基于改进YOLOv7-tiny的番茄叶片病虫害检测方法

为解决自然环境中番茄叶片病虫害检测场景复杂、检测精度较低,计算复杂度高等问题,提出一种SLP-YOLOv7-tiny的深度学习算法。首先,将主干特征提取网络中部分3×3的卷积Conv2D（2D convolution）改为分布偏移卷积DSConv2D（2D Depthwise Separable Convolution）,以减少网络的计算量,并且使计算速度更快,占用内存更少;其次,将无参数注意力机制（parameter-free attention module, SimAM）融合到骨干特征提取网络中,加强模型对病虫害特征的有效提取能力和特征整合能力;最后,将原始YOLOv7-tiny的CIOU损失函数,更替为Focal-EIOU损失函数,加快模型收敛并降低损失值。试验结果表明,SLP-YOLOv7-tiny模型整体识别精准度、召回率、平均精度均值mAP_0.5（IOU阈值为0.5时的平均精度）、mAP_0.5～0.95（IOU阈值从0.5到0.95之间的所有值进行平均计算的平均精度）分别为95.9%、94.6%、98.0%、91.4%,与改进前YOLOv7-tiny相比,分别提升14.7、29.2、20.2、30个百分点,同时,计算量降低了62.6%,检测速度提升了13.2%。与YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv7、YOLOv7-tiny、Faster-RCNN、SSD目标检测模型相比,mAP_0.5分别提升了2.0、1.6、2.0、2.2、20.2、6.1和5.3个百分点,而计算量大小仅为YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv7、Faster-RCNN、SSD的31.5%、10.6%、4.9%、4.3%、3.8%。结果表明SLP-YOLOv7-tiny可以准确快速地实现番茄叶片病虫害的检测,且模型较小,可为番茄叶片病虫害的快速精准检测的发展提供一定的技术支持。     

基于改进YOLOv7的棉田虫害检测

棉田虫害的快速检测与准确识别是预防棉田虫害、提高棉花品质的重要前提。针对真实棉田环境下昆虫相似度高、背景干扰严重的问题,提出一种ECSF-YOLOv7棉田虫害检测模型。首先,采用EfficientFormerV2作为特征提取网络,以加强网络的特征提取能力并减少模型参数量;同时,将卷积注意力模块（convolution block attention module,CBAM）嵌入到模型的主干输出端,以增强模型对小目标的特征提取能力并削弱背景干扰;其次,使用GSConv卷积搭建Slim-Neck颈部网络结构,在减少模型参数量的同时保持模型的识别精度;最后,采用Focal-EIOU（focal and efficient IOU loss,Focal-EIOU）作为边界框回归损失函数,加速网络收敛并提高模型的检测准确率。结果表明,改进的ECSF-YOLOv7模型在棉田虫害测试集上的平均精度均值（mean average precision,mAP）为95.71%,检测速度为69.47帧/s。与主流的目标检测模型YOLOv7、SSD、YOLOv5l和YOLOX-m相比,ECSF-YOLOv7模型的mAP分别高出1.43、9.08、1.94、1.52个百分点,并且改进模型具有参数量更小、检测速度更快的优势,可为棉田虫害快速准确检测提供技术支持。     

基于改进YOLOv7的油茶果实成熟度检测

为确保油茶果实处于最佳成熟度进行采摘,提高油茶果实的出油率及茶油品质,该研究针对自然环境下油茶果实多被遮挡的问题,以原始YOLOv7模型为基础进行改进,提出一种油茶果实成熟度检测方法。首先,在主干网络中引入十字交叉注意力机制（criss-cross attention,CCA）加强对被枝叶遮挡果实成熟度特征的提取能力;其次,使用基于距离和交并比的非极大值抑制（distance-iou non-maximum suppression,DIoU-NMS）算法代替传统非极大值抑制（nonmaximum suppression,NMS）算法,从而加强模型对相互遮挡果实的检测能力;最后,以训练集中3 098张油茶果实图像训练改进的YOLOv7模型,验证集中442张图像用于在训练过程中评估模型,并对测试集中885张图像进行测试。改进后的YOLOv7模型在测试集下的精确率P为93.52%,召回率R为90.25%,F1分数为91.86%,平均精度均值mAP为94.60%,平均检测时间为0.77 s,模型权重大小为82.6 M。与Faster R-CNN、EfficientDet、YOLOv3、YOLO...     

基于改进YOLOv7模型的马铃薯种薯芽眼检测

芽眼精准检测是实现马铃薯种薯智能化切块的前提，但由于种薯芽眼区域所占面积小、可提取特征少以及种薯表面背景复杂等问题极易导致芽眼检测精度不高。为实现种薯芽眼精准检测，该研究提出一种基于改进YOLOv7的马铃薯种薯芽眼检测模型。首先在Backbone部分增加Contextual Transformer自注意力机制，通过赋予芽眼区域与背景区域不同权值大小，提升网络对芽眼的关注度并剔除冗余的背景信息；其次在Head部分利用InceptionNeXt模块替换原ELAN-H模块，减少因网络深度增加而造成芽眼高维特征信息的丢失，更好地进行多尺度融合提升芽眼的检测效果；最后更改边界框损失函数为NWD，降低损失值，加快网络模型的收敛速度。经试验，改进后的YOLOv7网络模型平均准确率均值达到95.40%，较原始模型提高4.2个百分点。与同类目标检测模型Faster-RCNN(ResNet50)、Faster-RCNN(VGG)、SSD、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5n、YOLOX相比，其检测精度分别高出34.09、26.32、27.25、22.88、35.92、17.23和15.70个百分点。...     

基于改进YOLOv5s的果园环境葡萄检测

为了快速精准地识别复杂果园环境下的葡萄目标，该研究基于YOLOv5s提出一种改进的葡萄检测模型（MRWYOLOv5s）。首先，为了减少模型参数量，采用轻量型网络MobileNetv3作为特征提取网络，并在MobileNetv3的bneck结构中嵌入坐标注意力模块（coordinate attention,CA）以加强网络的特征提取能力；其次，在颈部网络中引入RepVGG Block，融合多分支特征提升模型的检测精度，并利用RepVGG Block的结构重参数化进一步加快模型的推理速度；最后，采用基于动态非单调聚焦机制的损失（wise intersection over union loss,WIoU Loss）作为边界框回归损失函数，加速网络收敛并提高模型的检测准确率。结果表明，改进的MRW-YOLOv5s模型参数量仅为7.56 M，在测试集上的平均精度均值（mean average precision,mAP）达到97.74%，相较于原YOLOv5s模型提升了2.32个百分点，平均每幅图片的检测时间为10.03 ms，比原YOLOv5s模型减少了6.13 ms。与主流的目标检测模型S...     

基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测

为了快速检测和统计杨梅树的数量,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测模型：YOLOv7-ACGDmix。首先,对YOLOv7的可扩展高效长程注意力网络（extended-efficient long-range attention networks, E-ELAN）进行改进,通过融合兼具卷积和注意力机制优势的ACmix（a mixed model that enjoys the benefit of both self-attention and convolution）结构得到AC-E-ELAN模块,提升模型的学习和推理能力,引入可变形卷积（deformable convolutional networks version 2, DCNv2）结构得到DCNv2-E-ELAN模块,增强模型对不同尺寸目标的提取能力;其次,采用内容感知特征重组（content-aware reassembly of features, CARAFE）上采样模块,提高模型对重要特征的提取能力;然后,在主干和头部网络部分添加全局注意力机制（global-attention mechanism, GAM）,强化特征中的语义信息和位置信息,提高模型特征融合能力;最后,采用WIoU（wise intersection over union）损失函数减少因正负样本数据不平衡造成的干扰,增强模型的泛化性。在公开数据集上的试验结果表明,YOLOv7-ACGDmix模型的精确率达到89.1%,召回率达到89.0%,平均精度均值（mean average precision, mAP）达到95.1%,F₁-score达到89.0%,相比于原YOLOv7模型分别提高1.8、4.0、2.3和3.0个百分点。与Faster R-CNN、SSD、YOLOv8模型相比,改进模型的平均精度均值（mAP_0.5）分别提高了9.8、2.2、0.7个百分点。实地采集杨梅树样本数据的检测精确率87.3%、召回率85.7%。试验表明,改进模型为基于无人机影像的杨梅树单木检测提供了一种有效的解决方案,对果园精准管理的发展具有重要意义。     

基于改进YOLOv7-seg的黄花菜检测分割识别算法

目标检测与分割是实现黄花菜智能化采摘的关键技术,原始目标检测算法容易出现漏检、误检等问题,无法满足自然环境下生长的黄花菜采摘要求。该研究提出一种基于改进YOLOv7-seg的黄花菜目标检测与实例分割识别算法模型（YOLO-Daylily）。通过在YOLOv7-seg骨干网络（backbone）中引入CBAM（convolutional block attention module）注意力机制模块,降低背景等干扰因素的影响;在ELAN（efficient layer aggregation networks）模块中采用PConv（partial convolution）替换原有的3×3卷积层,减少冗余计算和内存访问,提升对目标黄花菜特征提取的能力。颈部网络（neck）采用坐标卷积（CoordConv）替换PA-FPN（path aggregation-feature pyramid networks）中1×1卷积层,增强模型对位置的感知,提高掩膜（mask）鲁棒性。在改进的PA-FPN结构中采用残差连接方法将浅层特征图几何信息与深层特征图语义信息特征相结合,提高模型对目标黄花菜的检测分割性能。消融试验表明：改进后的算法检测准确率、召回率和平均精度分别达到92%、86.5%、93%,相比YOLOv7-seg基线算法分别提升2.5、2.3、2.7个百分点;分割准确率、召回率和平均精度分别达到92%、86.7%、93.5%,比基线算法分别提升0.2、3.5、3个百分点。与Mask R-CNN、SOLOv2、YOLOV5-seg、YOLOv5x-seg算法相比,平均精度分别提升8.4、12.7、4.8、5.4个百分点。改进后的模型减少了漏检、误检等情况,对目标定位更加精准,为后续黄花菜智能化采摘实际应用提供理论支持。     

基于改进YOLOv7模型的柑橘表面缺陷在线检测

柑橘表面缺陷是水果检测分级的重要依据,针对传统柑橘表面缺陷检测方法效率低、精度低等问题,该研究提出一种柑橘表面缺陷的实时检测方法。该方法首先对柑橘图像进行图像增强,然后利用提出的YOLOv7-CACT模型对柑橘表面缺陷进行检测,该模型在YOLOv7模型骨干网络中引入坐标注意力模块(coordinate attention, CA),从而提高模型对缺陷部分的关注度。在网络头部引入CT(contextual transformer,CT)模块,融合静态和动态上下文表征特征,从而增强缺陷部分特征表达能力。通过试验确定CA模块和CT模块的最佳位置。改进后的YOLOv7-CACT模型检测结果平均精度均值（mean average precision,mAP）相较于原始模型增加了4.1个百分点,达到91.1%,满足了实际生产中对柑橘缺陷检测精度的要求。最后将基于YOLOv7-CACT的柑橘检测模型通过TensorRT进行部署,试验结果表明模型的推理时间满足柑橘生产线10个/s的实时分选要求,总体的检测精度达到94.4%,为柑橘表面缺陷在线检测提供了一种精准的实时检测方法。     

采用改进的YOLOv5s检测花椒簇

为实现花椒簇的快速准确检测,该研究提出了一种基于改进YOLOv5s的花椒簇检测模型。首先,使用MBConv(MobileNetV3 block convolution,MBConv)模块和基于ReLU的轻量级自注意力机制优化了EfficientViT网络,用其代替YOLOv5s的主干,减少模型的参数量、增强模型对重要特征的表达能力。其次,在模型的训练过程中采用了OTA(optimal transport assignment)标签分配策略,优化训练中的标签分配结果。最后,使用WIoU损失函数对原损失函数CIoU进行替换,提高锚框的质量。试验结果表明,改进YOLOv5s模型的平均准确度均值(mean average precision,mAP)为97.3%、参数量为5.9 M、检测速度为131.6帧/s。相较于YOLOv5s模型,mAP提升1.9个百分点、参数量降低15.7%、检测速度提高14.5%。结果表明,该研究提出的改进YOLOv5s模型准确度高、参数量低、检测速度快,可实现对花椒簇的有效检测。     

基于改进YOLOv7的黄瓜叶片病虫害检测与识别

黄瓜叶片病虫害的检测与识别是科学防治病害的有效手段。为了提高对黄瓜叶片病斑细小特征的精准定位能力以及提高对早疫病叶片的检测性能,提出一种DCNSE-YOLOv7的深度学习算法。首先,将主干特征提取网络中对最后一个特征层的卷积2D convolution(Conv2D)改为可变形卷积2D Deformable convolution(DCNv2),提高模型对病斑细小特征的提取能力;其次,对主干特征提取网络输出的3个特征层结果添加Squeeze-and-Excitation networks(SENet)注意力机制模块构建网络模型,加强模型对发病早期相似病害特征的有效提取能力;同时,通过K-means++聚类算法对锚框重新聚类,避免算法在训练过程中盲目学习目标的尺寸和位置;最后,将原始YOLOv7的CIOU损失函数,更替为Focal-EIOU损失函数。试验结果表明,DCNSE-YOLOv7算法能够有效对黄瓜叶片病虫害进行检测,其平均精度均值为94.25%,比YOLOv5l、YOLOv7、Faster-RCNN、SSD和YOLOv7-tiny模型分别提高了2.72、2.87、0.28、12....     

基于改进YOLOv7的破壳鸡蛋在线实时检测系统

针对破壳鸡蛋（破口蛋和裂纹蛋）缺陷差异性大，在线检测要求实时，以及人工检测依靠主观经验且检测速度慢、检测精度不高等问题，该研究提出一种基于改进的YOLOv7（You Only Look Once v7）模型的破壳鸡蛋在线实时检测系统。即以YOLOv7网络为基础，将YOLOv7网络的损失函数CIoU（complete-IoU）替换为WIoUv2（wise-IoU），在骨干网络（backbone）中嵌入坐标注意力模块（coordinate attention，CA）和添加可变形卷积DCNv2（deformable convnet）模块，同时将YOLOv7网络中的检测头（IDetect）替换为具有隐式知识学习的解耦检测头(IDetect_Decoupled)模块。在PC端的试验结果表明，改进后的模型在测试集上平均精度均值（mean average precision，mAP）为94.0%，单张图片检测时间为13.1 ms，与模型改进之前相比，其mAP提高了2.9个百分点，检测时间仅延长1.0 ms；改进后模型的参数量为3.64×10⁷，较原始模型降低了2.1%。最后通过格式转换并利用ONNXRuntime深度学习框架把模型部署至设备端，在ONNXRuntime推理框架下进行在线检测验证。试验结果表明：该算法相较原始YOLOv7误检率降低了3.8个百分点，漏检率不变，并且在线检测平均帧率约为54帧/s，满足在线实时性检测需求。该研究可为破壳鸡蛋在线检测研究提供技术参考。     

采用改进YOLOv4算法的大豆单株豆荚数检测方法

大豆单株豆荚数检测是考种的重要环节,传统方法通过人工目测的方式获取豆荚类型和数量,该方法费时费力且误差较大。该研究利用大豆单株表型测量仪采集到的表型数据,通过融合K-means聚类算法与改进的注意力机制模块,对YOLOv4目标检测算法进行了改进,使用迁移学习预训练,获取最优模型对测试集进行预测。试验结果表明,该研究模型的平均准确率为80.55%,数据扩充后准确率达到了84.37%,比育种专家目测准确率提高了0.37个百分点,若不考虑5粒荚,该研究模型的平均准确率为95.92%,比YOLOv4模型提高了10.57个百分点,具有更强的检测性能。在简单背景的摆盘豆荚检测中,该研究模型预测的平均准确率达到了99.1%,比YOLOv4模型提高了1.81个百分点,研究结果表明该模型在不同场景下的大豆豆荚检测中具有较强的泛化能力,可为大豆人工智能育种提供参考。     

基于改进YOLOv7的苹果生长状态及姿态识别

针对目前苹果在复杂环境下难以进行生长状态分类识别、姿态信息同步获取等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的苹果生长状态分类和果实姿态融合识别方法。首先改进多尺度特征融合网络,在骨干网络中增加160×160的特征尺度层,用于增强模型对微小局部特征的识别敏感度;其次引入注意力机制CBAM(convolutional block attention module),改善网络对输入图片的感兴趣目标区域的关注度;最后采用Soft-NMS算法,能够有效避免高密度重叠目标被一次抑制从而发生漏检现象。此外,结合UNet分割网络和最小外接圆及矩形特征获取未遮挡苹果姿态。试验结果表明,改进YOLOv7的识别精确率、召回率和平均识别精度分别为86.9%、80.5%和87.1%,相比原始YOLOv7模型分别提高了4.2、2.2和3.7个百分点,另外苹果姿态检测方法的准确率为94%。该文模型能够实现苹果生长状态分类及果实姿态识别,可为末端执行器提供了抓取方向,以期为苹果无损高效的采摘奠定基础。