【摘 要】
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为实现快速实时的柑橘视觉检测,提出了一种基于模型剪枝的多维度特征Slim-FOCS逐像素目标检测算法,可实现自然环境下成熟柑橘高效快速检测。使用FCOS模型架构,选用Darknet 19作为模型主干网络,设计FPN多尺度特征提取网络融合柑橘图像不同尺度的特征,加强主干网络中的视觉特征提取。初训练完成后进行模型剪枝,将每一层的权重以通道(channel)为基准计算特征的L2 normalizatio
【机 构】
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华南农业大学电子工程学院与人工智能学院,国家柑橘产业技术体系机械化研究室,广东省农情信息监测工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61601189,31971797),现代农业产业技术体系建设专项资金(CARS-26),广东省重点领域研发计划项目(2019B020223001),广州市科技计划项目(201803020037),广东大学生科技创新培育专项资金资助项目(pdjh2020a0083)。
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为实现快速实时的柑橘视觉检测,提出了一种基于模型剪枝的多维度特征Slim-FOCS逐像素目标检测算法,可实现自然环境下成熟柑橘高效快速检测。使用FCOS模型架构,选用Darknet 19作为模型主干网络,设计FPN多尺度特征提取网络融合柑橘图像不同尺度的特征,加强主干网络中的视觉特征提取。初训练完成后进行模型剪枝,将每一层的权重以通道(channel)为基准计算特征的L2 normalization,将小于30%的通道删除后进行模型微调。对柑橘图像进行检测并分析模型,检测结果表明,对柑橘检测的准确率
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