改进YOLOv4的野生菌视觉检测方法 - 张泽冰; 张冬妍; 娄蕴祎; 崔明迪; 王克奇 (计算机工程与应用, 2023)
TP391.4; 人工搜寻野生香菇效率低下,且存在一定危险性;而对于复杂情况下小目标检测的算法研究多集中于精度提升,检测效率与模型参数量不满足实际需求.基于此,提出一种基于改进YOLOv4的机器视觉检测方法,在保证精度前提下,提升检测效率,满足嵌入式设备的需求.以YOLOv4为框架,采用高效的ShuffleNetv2特征提取网络、轻量级的自适应空间特征融合(ASFF)结构减少网络参数和计算量,针对检测分支,将深度可分离卷积(DWConv)和金字塔卷积(PyConv)替代普通卷积以进行轻量化改进.在此基础上优化模型精度:网络输出端引入SA注意力模块以少量计算代价弥补轻量化改进造成的精度损失;最后Weight DIoU NMS算法优化预测框选取.利用1 112张野生蘑菇图片,按照8∶2的比例划分训练集与测试集.实验结果表明:改进YOLOv4模型检测结果AP为88.76%,F1为0.858,FPS为67.93,模型权重尺寸为52.28 MB,相比于YOLOv4的AP为91.5%,F1为0.890,FPS为37.15,精度变化幅度小,速度提升82.9%,模型权重尺寸仅为原来的21.4%.网络模型在保证检测精度的同时,检测速度明显提升,可为野生菌嵌入式采摘设备提供理论支持.