【摘 要】
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为了能够实现茶叶嫩芽的智能采摘,提出一种改进YOLOV3的茶叶嫩芽检测方法.首先将第二个残差模块的输出特征图与最后一个预测输出进行上采样的特征图特征融合,得到152x152的检测层;使用k-means++聚类算法重新聚类得到新的先验框;其次为了丰富特征图的表达能力在第一个预测层之前加入空间金字塔结构和CBAM注意力机制.最后使用GIOU作为定位损失来提高检测的精度.通过实验对比,提出的YOLOV3-D模型检测精度为79.9％,召回率为80.2％,相比于YOLOV3,精度提高了 7.8％,召回率提高了10.
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳 550025;贵州民族大学机械电子学院,贵阳 550025
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为了能够实现茶叶嫩芽的智能采摘,提出一种改进YOLOV3的茶叶嫩芽检测方法.首先将第二个残差模块的输出特征图与最后一个预测输出进行上采样的特征图特征融合,得到152x152的检测层;使用k-means++聚类算法重新聚类得到新的先验框;其次为了丰富特征图的表达能力在第一个预测层之前加入空间金字塔结构和CBAM注意力机制.最后使用GIOU作为定位损失来提高检测的精度.通过实验对比,提出的YOLOV3-D模型检测精度为79.9％,召回率为80.2％,相比于YOLOV3,精度提高了 7.8％,召回率提高了10.7％,说明改进的模型能够更好地应用于茶叶嫩芽检测.
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