改进的基于YOLOv5s苹果树叶病害检测

针对目前在复杂环境下苹果树叶病害检测准确度低、鲁棒性差、计算量大等问题，提出一种改进的基于YOLOv5s苹果树叶病害的检测方法。首先，该方法在YOLOv5s网络基础上，选择考虑方向性的SIoU边框损失函数替代CIoU边框损失函数，使网络训练和推理过程更快，更准确。其次，在特征图转换成固定大小的特征向量的过程中，使用了简单化的快速金字塔池化(SimSPPF)替换快速金字塔池化(SPPF)模块，在不影响效率的情况下丢失的信息更少。最后在主干网络中使用BoTNet(bottleneck transformers)注意力机制，使网络准确的学习到每种病害的独有特征，并且使网络收敛更快。结果表明，相比于基准网络YOLOv5s,改进后的YOLOv5s网络mAP精度为86.5%,计算量为15.5GFLOPs,模型权重大小为13.1 MB,相对于基准YOLOv5s,平均精度提升了6.3百分点、计算量降低了0.3GFLOPs、模型权重压缩了1 MB。并适用于遮挡、阴影、强光、模糊的复杂环境。本研究所提出的方法，在降低了网络大小、权重、计算量的情况下提高了复杂环境下苹果树叶病害的检测精度，且对复杂环境具有一...     

基于改进YOLOv7的苹果表面缺陷轻量化检测算法

针对如何提高苹果表面缺陷的检测速度和精度,解决模型内存占比大的问题,提出一种基于改进YOLOv7的苹果表面缺陷轻量化检测算法。首先引入GhostNetV2作为YOLOv7网络的backbone,有效降低了模型复杂度,提高了检测速度。并引入SimAM无参注意力机制,以强化不同深度的特征信息。使用双向加权特征金字塔结构BiFPN进行加权特征融合,进一步提升苹果表面缺陷的检测精度。最后采用ECIOU损失函数来计算边界框损失,进一步提高模型收敛速度和整体性能。结果表明,改进YOLOv7模型在苹果表面缺陷检测上mAP@0.5较原YOLOv7网络提高2.0百分点,准确率和召回率也分别提升了1.7、3.9百分点,模型减小20.8 MB,速度提升36.43帧/s。其综合性能也优于SSD、CenterNet等主流算法,可实现对苹果表面缺陷的快速准确诊断。     

融合注意力机制的安全帽检测算法

针对工业施工场所背景复杂导致安全帽检测精度低及漏检等问题,提出一种融合注意力机制的安全帽检测算法。该算法在YOLOv5s网络模型的基础上,在主干网络中加入坐标注意力模块,使得网络可以有效关注目标信息的特征,提升远距离目标的检测能力。在网络训练过程中优化损失函数,将原有的CIoU损失函数更换为EIoU损失函数,优化了目标边界框回归的收敛速度,可以生成定位更精准的边界框,提高了模型检测精度。实验结果表明,改进后的算法平均精度达到94.5%,相较于原始模型提高了1.9个百分点,相较于YOLOv3算法提高了12.3个百分点。提出的算法有效地改善了原算法中安全帽漏检、误检的情况,同时提高了检测精度。     

基于改进YOLOv5s的番茄叶片病害检测方法

为了解决现有的农作物病害检测方法对不同番茄叶片病害检测的精度低、效果差的问题,提出一种基于YOLOv5网络模型改进的番茄叶片病害检测模型YOLOv5s-TLD。首先在原YOLOv5s模型的Backbone中构建DCAM注意力机制模块,通过制定双通道注意力和空间注意力机制加强模型对番茄叶片病理特征的提取能力,并减弱模型受复杂背景特征的影响,以提高模型对不同种类病害的检测精度和分类精度;然后应用融合Swin Transformer的C3STR模块替换原网络第6层的C3模块,强化模型在多尺度上建模的能力,实现模型对小尺寸的番茄叶片病害残差特征的高精度学习;再运用BiFPN加权双向特征金字塔网络替换原YOLOv5模型Head的PANet路径聚合网络,该网络采用跨尺度特征融合和可学习权重的方式融合模型不同层次的特征,在增强网络的特征融合能力的同时使网络获得更多的特征信息,以提高模型的感受野和特征表达能力;最后进行不同模型的检测对比试验,并在实际复杂场景下进行番茄叶片病害检测试验。试验结果表明：YOLOv5s-TLD模型平均精度均值和召回率分别为97.7%和96.3%,较原YOLOv5s模型平均精...     

基于改进YOLOX的自然环境下核桃识别算法研究

针对现有目标检测算法对自然环境下核桃识别存在漏检、误检等问题,提出了一种基于Swin Transformer多层特征融合改进的YOLOX-S核桃识别算法。首先,在主干特征提取网络中引入基于Swin Transformer的多层特征融合模块,借助Swin Transformer的多头注意力机制对小目标的特征信息进行提取并与特征图进行融合,可以有效解决因网络层数加深导致的高层特征图中小目标特征信息丢失问题;其次,为了提高算法的检测精度,引入更高效的Repblock模块对原网络中的CSP模块进行替换;最后,为了提高下采样效果,使用更为优秀的Transition Block模块作为主干特征提取网络的下采样模块。结果表明,改进后的YOLOX-S模型在采集的自然环境下核桃数据集上平均精度AP50达到96.72%,分别比Faster-RCNN、YOLOv5-S、YOLOX-S算法提高7.36、1.38、0.62百分点,检测速度达到46 f/s,模型参数大小为20.55 M。改进后的YOLOX-S算法具有更好的精度,改善了漏检和误检问题,对自然环境下的核桃有更好的识别效果。     

基于YOLOv5改进模型的柑橘果实识别方法

为实现在自然环境下对柑橘果实的识别,提出一种基于YOLOv5改进模型的柑橘识别方法。通过引入CBAM（convolutional block attention module,卷积注意力模块）注意力机制模块来提高网络的特征提取能力,改善遮挡目标与小目标的漏检问题;采用α-IoU损失函数代替GIoU损失函数作为边界框回归损失函数,提高边界框定位精度。结果显示：本研究提出的模型平均精度AP值达到91.3%,在GPU上对单张柑橘果实图像的检测时间为16.7 ms,模型占用内存为14.5 Mb。结果表明,本研究基于YOLOv5的改进算法可实现在自然环境下快速准确地识别柑橘果实,满足实时目标检测的实际应用需求。     

基于轻量化改进型YOLOv5s的玉米病虫害检测方法

针对复杂环境下目前现有的玉米病虫害检测方法的精度不理想、模型复杂、难以在移动端部署等问题,本研究提出了基于轻量化改进型YOLOv5s的玉米病虫害检测方法。首先,采用轻量级网络GhostNet替换原始YOLOv5s模型中特征提取网络和特征融合网络的卷积层,降低模型的计算量和参数量,提高运行速度,以满足移动端的部署要求;其次,为弥补GhostNet所带来的检测精度下降缺陷,在模型的主干特征提取网络中引入注意力机制,更加全面地评估特征权值,以增强玉米病虫害的特征,减弱无关信息的干扰,提升检测性能;最后,将模型的损失函数由CIOU替换为EIOU,以增强模型对目标的精确定位能力,从而提升模型的收敛速度和回归精度。试验结果表明,改进模型相比原始YOLOv5s模型在对供试玉米病虫害检测中,P、R和mAP分别提高了1.9个百分点、2.2个百分点和2.0个百分点,分别达到了94.6%、80.2%和88.8%;在保持较高检测精度的同时,模型的计算量、参数量和模型大小分别减少了50.6%、52.9%和50.4%,解决了检测模型在移动端的部署问题。     

基于改进U-Net网络的苹果叶部病害语义分割方法

针对自然条件下苹果叶部病斑分割与识别效果欠佳的问题,本文提出一种融合条件随机场和卷积块状注意力模块的苹果叶部病害语义分割模型,实现苹果叶部锈病、褐斑病、灰斑病及斑点落叶病的病斑准确分割和识别。本文在U-Net模型基础上,使用ResNet50为骨干网络防止梯度消失问题,并分别在跳跃连接分支与上采样层加入卷积块状注意力模块,减少训练过程中的分割精度损失,融合Dice Loss和Focal Loss降低损失波动,最后利用条件随机场优化分割结果,获取病斑掩模图像,实现对苹果叶部病害语义分割。本研究在自制苹果叶部病害数据集上进行试验,分析了光照、阴影及水滴等因素对分割结果的影响。试验结果表明：本文构建的语义分割模型相比传统U-Net模型,平均分割精度(mIoU)提升8.24百分点,平均分类精度(mPrecision)提升11百分点,类别平均像素准确率(mPA)提升6.09百分点,受光照不均、雨滴的影响更小,具有更好的鲁棒性和可靠性。     

基于YOLOv5-C的广佛手病虫害识别

【目的】为实现复杂背景下广佛手发病早期的病虫害快速精准识别,提出一种基于YOLOv5-C的广佛手病虫害识别方法。【方法】使用YOLOv5s网络模型作为基础网络,通过引入所提出的多尺度特征融合模块,提高网络模型的特征提取与特征融合能力,均衡提高每一类广佛手病虫害的识别准确率;使用注意力机制模块提高网络模型对病虫害目标特征信息的关注度,弱化复杂背景的干扰信息,提高网络模型的识别准确率;利用改进的C3-SC模块替换PANet结构中的C3模块,在不影响网络模型识别性能的条件下减少网络模型的参数。【结果】基于YOLOv5-C的复杂背景下的广佛手病虫害识别,F1分数为90.95%,平均精度均值为93.06%,网络模型大小为14.1 Mb,在GPU上每张图像平均检测时间为0.01 s。与基础网络YOLOv5s相比,平均精度均值提高了2.45个百分点,7个类别识别的平均准确率的标准差由7.14减少为3.13,变异系数由7.88%减少为3.36%。平均精度均值比Retina Net、SSD、Efficientdet和YOLOv4模型分别高22.30、20.65、4.84和2.36个百分点。【结论】该方法...     

基于改进YOLOv5的火龙果成熟度识别方法

为实现自然环境下不同成熟度火龙果在不同光照、不同遮挡场景下的精确快速识别,提出了一种基于对YOLOv5的网络模型改进的一种检测模型（PITAYA-YOLOv5）。首先,使用k-means++算法重新生成火龙果数据集的锚框,提高了网络的特征提取能力;其次,将CSPDarkNet替换成PPLCNet作为骨干网络,并加入SE注意力模块（Squeeze-and-Excitation block）,在降低网络参数量的同时保持检测精度;同时加入加权双向特征金字塔网络（Bi-FPN）替换YOLOv5的特征融合网络,提高网络对不同尺度特征图的融合效率;引入αDIoU损失函数,提高了模型的收敛效果。试验结果表明：PITAYA-YOLOv5目标检测模型的平均精度均值为94.90%,较原模型提高1.33个百分点,F1值为91.37%,较原模型提高1.12个百分点,平均检测速度达到20.2 ms,占用内存仅有8.1 M。针对枝条遮挡和果间遮挡下的火龙果检测能力明显增强。对比Faster R-CNN、CenterNet、YOLOv3、YOLOv5以及轻量化骨干网络ShuffleNetv2,该模型具有良好的检测精...     

基于多尺度注意力卷积神经网络的苹果叶部病害识别方法

针对传统苹果叶部病害识别方法识别率低和现有卷积神经网络(CNN)训练时间长的问题，提出一种基于多尺度注意力卷积神经网络的苹果叶部病害识别方法。该方法由多尺度空洞卷积模块Inception与改进的残差模块组成，其中，多尺度空洞卷积模块Inception用于图像的多尺度特征提取，在卷积模块中引入双注意力机制增强网络模型，显著表示图像中叶部病斑区域特征，降低非病斑区域与背景区域对识别结果的干扰，在原始残差模块上引入卷积层与非线性激活函数改进的残差模块，增加鲁棒性判别特征的跨层融合，在苹果病害叶片图像数据集上的识别准确率达96%以上。结果表明，所提出的方法具有参数量少、占用内存小以及性能好的优势，可进一步应用于田间苹果叶部病害智能识别系统。     

基于改进YOLOv4算法的番茄叶部病害识别方法

为快速准确识别自然环境下的番茄叶片病害,提出一种基于改进YOLOv4算法的轻量化番茄叶部病害识别方法。该方法根据番茄病害特征采用K均值聚类算法调整先验框的维度,并使用宽度因子为0.25的MobileNetv1代替YOLOv4原有的主干网络CSPDarknet53进行特征提取,并在特征融合网络PANet中引入深度可分离卷积代替原有的3×3标准卷积,同时在主干网络的2个输出特征层和空间金字塔池化输出层分别嵌入卷积块注意力模块(CBAM),提高模型识别精度。试验结果表明,改进后的模型对8类番茄叶片整体检测精准性(mAP)为98.76%,参数量为12.64 M,传输帧数为1 s 101.76帧,相较于原YOLOv4模型,模型参数量减少80%,每秒传输帧数比原始YOLOv4模型提高了130%。     

一种基于改进YOLOv5s的电动车头盔佩戴检测方法

为了解决电动车驾乘人员头盔佩戴检测问题,提出了一种基于改进YOLOv5s模型的电动车头盔佩戴检测方法.该方法以YOLOv5s模型为基础,首先使用GhostBottleneck模块替换YOLOv5s中的卷积模块以减少参数量;其次设计了 GhostCSP-Bottleneck来优化特征提取结构;最后在主干网络增加注意力机制...     

基于改进型YOLOv5s的番茄实时识别方法

针对现有番茄检测精度低、没有品质检测和部署难度高等问题，提出基于YOLOv5s改进的番茄及品质实时检测方法，并与原始YOLOv5模型及其他经典模型进行对比研究。结果表明，针对番茄大小不同的问题，采用K-Means++算法重新计算先验锚框提高模型定位精度；在YOLOv5s主干网络末端添加GAM注意力模块，提升模型检测精度并改善鲁棒性；应用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)修改原有结构，完成更深层次的加权特征融合；颈部添加转换器(transformer),增强网络对多尺度目标的检测能力。改进后的YOLOv5s番茄识别算法检测速度达到72帧/s。在测试集中对番茄检测均值平均精度(mAP)达到93.9%,分别比SSD、Faster-RCNN、YOLOv4-Tiny、原始YOLOv5s模型提高17.2、13.1、5.5、3.3百分点。本研究提出的番茄实时检测方法，在保持检测速度的同时，可降低背景因素干扰，实现复杂场景下对番茄的精准识别，具有非常好的应用前景，为实现番茄自动采摘提供相应技术支持。     

基于注意力机制的轻量化YOLO v5s蓝莓检测算法

为实现自然环境下蓝莓的精确快速检测,在YOLO v5s的基础上提出了一种结合轻量级网络和注意力机制的改进算法。首先,在主干网络和检测头的位置去除了最大目标检测层的结构,因而降低模型的参数量,增强模型对小目标的检测能力。其次,将MHSA(Multi-head self-attention,多头自注意力)替换了SPPF(Spatial pyramid pooling-fast,快速空间金字塔池化)前面的C3模块,使模型学习到更全面的特征表示,增强模型对蓝莓图像中复杂空间关系和上下文信息的理解能力。最后,在C3模块中加入了S-PSA(Sequential polarized self-attention,顺序极化自注意力),以便模型能够更好地捕捉特征图中相邻区域之间的上下文依赖关系。结果表明,改进后的YOLO v5s算法对成熟、半成熟和未成熟蓝莓的检测精度分别提升1.2、4.4、2.6百分点,平均精度提升2.7百分点,模型参数量减少76.0%。与当前主流轻量化目标检测模型相比,改进后的模型性能更加优越,能为自然环境下蓝莓采摘机器人视觉系统提供一种有效的方案。     

基于改进YOLOv5s模型的柑橘病虫害识别方法

针对现有检测模型不能满足在自然环境中准确识别多种类柑橘病虫害的问题,提出一种基于改进YOLOv5s模型的常见柑橘病虫害检测方法。改进模型引入ConvNeXtV2模型,构建一个CXV2模块替换YOLOv5s的C3模块,增强提取特征的多样性;添加了动态检测头DYHEAD,提高模型对不同空间尺度、不同任务目标的处理能力;采用CARAFE上采样模块,提高特征提取效率。结果显示,改进后的YOLOv5s-CDC的召回率和平均精度均值分别为81.6%、87.3%,比原模型分别提高了4.9、3.4百分点。与其他YOLO系列模型在多个场景下的检测对比,具有更高的准确率和较强的鲁棒性。结果表明,该方法可用于自然复杂环境下的柑橘病虫害的检测。     

基于改进 YOLOX 模型的柑橘木虱检测方法

【目的】黄龙病被称为柑橘的“癌症”，是一种毁灭性病害，而木虱是黄龙病传播的主要媒介， 对木虱的监测和精准消杀是防控黄龙病及抑制其传播的一种有效途径。【方法】传统方式消灭木虱主要是靠人 工喷洒药物，人力成本高但防控效果并不理想。采用基于改进 YOLOX 的木虱边缘检测方法，在主干网络加入卷 积注意力模块 CBAM（Convolutional block attention module），在通道和空间两个维度对重要特征进行进一步提取； 将目标损失中的交叉熵损失改为使用 Focal Loss，进一步降低漏检率。【结果】本研究设计的算法契合木虱检测 平台，木虱数据集拍摄于广东省湛江市廉江红橙园，深度适应农业农村实际发展需要，基于 YOLOX 模型对骨干 网络和损失函数做出改进实现了更加优秀的柑橘木虱检测方法，在柑橘木虱数据集上获得 85.66% 的 AP 值，比 原始模型提升 2.70 个百分点，检测精度比 YOLOv3、YOLOv4-Tiny、YOLOv5-s 模型分别高 8.61、4.23、3.62 个 百分点，识别准确率大幅提升。【结论】改进的 YOLOX 模型可以更好地识别柑橘木虱，准确率得到提升，为后 续实时检测平台打下了基础。     

基于改进YOLOv3的水稻叶部病害检测

为了解决水稻小病斑检测不准确的问题,提出一种基于改进YOLOv3的水稻叶部病害检测方法Rice–YOLOv3。首先,采用K–means++聚类算法,计算新的锚框尺寸,使锚框尺寸与数据集相匹配;其次,采用激活函数Mish替换YOLOv3主干网络中的Leaky Relu激活函数,利用该激活函数的平滑特性,提升网络的检测准确率,同时将CSPNet与DarkNet53中的残差模块相结合,在避免出现梯度信息重复的同时,增加神经网络的学习能力,提升检测精度和速率;最后,在FPN层分别引入注意力机制ECA和CBAM模块,解决特征层堆叠处的特征提取问题,提高对小病斑的检测能力。在训练过程中,采用COCO数据集预训练网络模型,得到预训练权重,改善训练效果。结果表明：在测试集下,Rice–YOLOv3检测水稻叶部3种病害的平均精度均值(mAP)达92.94%,其中,稻瘟病、褐斑病、白叶枯病的m AP值分别达93.34%、89.68%、95.80%,相较于YOLOv3,Rice–YOLOv3检测的m AP提高了6.05个百分点,速率提升了2.8帧/s,对稻瘟病和褐斑病的小病斑的检测能力明显增强,可以检测出原...     

基于改进YOLOv7的线虫智能识别研究

线虫存活率是杀线试剂活性测试的重要指标,目前线虫计数多以显微镜下的人工识别方式为主,存在耗时长、准确率低、工作量大等问题,利用卷积神经网络实现线虫的智能识别与计数是解决上述问题的重要途径。本文基于YOLOv7网络架构进行了三方面改进：主干网络添加ECA注意力机制;用EIoU替换原模型损失函数;将原本的激活函数替换为Mish激活函数。对比试验测试发现,改进后YOLOv7模型的mAP达到了95.3%,与SSD、Faster-RCNN等经典目标检测算法相比分别提高12.3、6.2个百分点,在准确率、召回率和F1因子上分别提高了0.6、2.4和1.5个百分点,且减少了冗余信息的干扰,增强了多尺度目标的特征提取能力;提高了重叠黏连线虫目标的检测能力和回归精度。此外,本文基于Vue、SpringBoot等技术开发了一款线虫存活状态检测系统,将该系统与本文改进后的模型部署到服务器,为研究人员提供了方便、高效的线虫死/活状态在线智能识别与计数服务。     

基于YOLOX的穴盘甘蓝病害检测方法

为实现穴盘甘蓝的智能化管理,针对穴盘甘蓝病害识别存在的光照不均匀、对比度低和待检测目标小等问题,研究了基于深度学习的穴盘甘蓝病害检测算法。该算法结合通道空间注意力机制模块,在特征提取模块对特征信息进行重标定,引导模型关注病害区域特征,抑制背景噪声,降低模型漏检率。并采用自适应多尺度特征融合算法提取穴盘甘蓝病害多尺度特征,充分利用不同尺度特征的语义信息提升小目标的检测精确率。由于算法的检测框定位不准确,在回归损失函数中添加了重叠面积损失、中心点距离损失和宽高损失,对回归任务进行了优化,提高穴盘甘蓝病害预测框定位精度;同时引入变焦损失函数作为分类损失函数,利用权重缩放因子缓解模型训练过程中相似病害类间差距小的问题。结果表明,研究算法对穴盘甘蓝炭疽病、细菌性黑斑病、褐斑病、黑腐病的检测平均精确率分别为97.59%、99.70%、98.69%和97.64%;其平均精度均值达到98.41%,与YOLOX、Faster R-CNN、YOLOv3、SSD、CenterNet算法相比,分别提高了4.96、12.86、18.19、4.71、10.69百分点。