摘要
为实现牛油果成熟度的快速精确检测,提升牛油果物流链的自动化水平,提出了一种轻量化YOLOv5s模型检测方法.首先,将RepGhost作为轻量化主干网络引入为模型的主干网络,大幅度加快检测速度;其次,添加激活函数Mish模块,使得模型更好地实现相关特征传递.在此基础上引入数据增强,提升模型泛化能力和模型检测的性能.结果表明,改进后的YOLOv5s模型对未成熟、半成熟、成熟牛油果的检测精度分别提升了 5.1、4.1、9.6 个百分点,平均精度提升了 6.3 个百分点,@map0.5 提升了 7.1 个百分点,检测速度达到 117 帧/s.对比当前主流检测模型YOLOv5s,改进后的模型性能更加优异,能够为牛油果物流链条提供一种轻量化、高精度的自动化成熟度检测方案.
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