基于YOLOv5改进模型的杂交稻芽种快速分级检测 - 钟海敏; 马旭; 李泽华; 王曦成; 刘赛赛; 刘伟文; 王承恩; 林泳达 (华南农业大学学报, 2023)
TP301.6%S511; [目的]提高杂交稻种子活力分级检测精度和速度.[方法]提出了一种基于YOLOv5 改进模型(YOLOv5-I)的杂交稻芽种快速分级检测方法,该方法引入SE(Squeeze-and-excitation)注意力机制模块以提高目标通道的特征提取能力,并采用CIoU损失函数策略以提高模型的收敛速度.[结果]YOLOv5-I算法能有效实现杂交稻芽种快速分级检测,检测精度和准确率高,检测速度快.在测试集上,YOLOv5-I算法目标检测的平均精度为97.52%,平均检测时间为 3.745 ms,模型占用内存空间小,仅为 13.7 MB;YOLOv5-I算法的检测精度和速度均优于YOLOv5s、Faster-RCNN、YOLOv4 和SSD模型.[结论]YOLOv5-I算法优于现有的算法,提升了检测精度和速度,能够满足杂交稻芽种分级检测的实用要求.