基于改进YOLO v5的橙子果实识别方法

针对自然环境下橙子检测存在枝叶遮挡、相邻果实重叠等情况而导致检测效果差的问题，提出一种改进的YOLO v5方法。首先，在主干网络部分使用RepVGG(re-param VGG)模块替换原始C3模块，加强网络对特征信息的提取能力；其次，在颈部网络使用鬼影混洗卷积(ghost-shuffle convolution)代替原有的标准卷积，能够在保证精度的前提下，降低模型参数量；再次，在预测头前加入ECA(efficient channel attention)注意力模块，能够更加准确定位目标信息；最后，引入EIOU(efficient intersection over union)损失函数加速预测框的收敛，提高其回归精度。改进的YOLO v5网络在自然环境下的橙子检测中平均精度达到90.1%,相比于目前热门的检测网络CenterNet、YOLO v3和YOLO v4其在识别效果方面有一定的提升。可见，所提出的改进网络在橙子检测上更有优势，能为今后智能采摘机器人的研发提供理论支撑和技术参考。     

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...