【摘 要】
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为了提高番茄苗分选移栽分级检测精度,该研究提出了YOLOv3-Tiny目标检测改进模型.首先建立了番茄穴盘苗数据集,使用K-means++算法重新生成数据集锚定框,提高网络收敛速度和特征提取能力;其次为目标检测模型添加SPP空间金字塔池化,将穴孔局部和整体特征融合,提高了对弱苗的召回率;同时加入路径聚合网络(PANet),提升细粒度检测能力;引入了SAM空间注意力机制,提高对番茄苗的关注,减少背景干扰;增加了ASFF(Adaptively Spatial Feature Fusion)自适应特征融合网络,
【机 构】
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河北农业大学机电工程学院,保定 071000;河北省智慧农业装备技术创新中心,保定 071000;农业农村部规划设计研究院设施农业研究所,北京 100125
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为了提高番茄苗分选移栽分级检测精度,该研究提出了YOLOv3-Tiny目标检测改进模型.首先建立了番茄穴盘苗数据集,使用K-means++算法重新生成数据集锚定框,提高网络收敛速度和特征提取能力;其次为目标检测模型添加SPP空间金字塔池化,将穴孔局部和整体特征融合,提高了对弱苗的召回率;同时加入路径聚合网络(PANet),提升细粒度检测能力;引入了SAM空间注意力机制,提高对番茄苗的关注,减少背景干扰;增加了ASFF(Adaptively Spatial Feature Fusion)自适应特征融合网络,能够使目标检测模型对多个级别的特征进行空间滤波;采用CIoU损失函数策略,提高模型收敛效果.改进的YOLOv3-Tiny目标检测模型经过数据集训练,在测试集上能够达到平均精度均值为97.64％,相比YOLOv3-Tiny模型提高了3.47个百分点.消融试验验证了网络结构改进和训练策略是有效的,并将改进的YOLOv3-Tiny目标检测算法与5种目标检测算法进行对比,发现改进的YOLOv3-Tiny目标检测模型在重合度阈值为50％的条件下平均精度均值为97.64％.单张图像处理时间为5.03 ms,较其他目标检测算法具有明显的优势,验证了该模型能够满足番茄苗分级检测精度要求,可以为幼苗分选检测方法提供参考.
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