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基于PSA-YOLO网络的苹果叶片病斑检测 被引量：7
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作者 晁晓菲 池敬柯 +3 位作者 张继伟 王孟杰 陈尧 刘斌 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期329-336,共8页
为提高YOLOv4目标检测算法对苹果叶片小型病斑的检测性能,提出了一种PSA(金字塔压缩注意力)-YOLO算法。在CSPDarknet53的基础上融合了Focus结构和PSA机制,并采用网络深度减小策略,构建了参数量小、精确度高的PSA-CSPDarknet-1轻量化主... 为提高YOLOv4目标检测算法对苹果叶片小型病斑的检测性能,提出了一种PSA(金字塔压缩注意力)-YOLO算法。在CSPDarknet53的基础上融合了Focus结构和PSA机制,并采用网络深度减小策略,构建了参数量小、精确度高的PSA-CSPDarknet-1轻量化主干网络。其次在网络颈部,搭建了空间金字塔卷积池化模块,用极小的计算代价增强了对深层特征图的空间信息提取能力,并采用α-CIoU损失函数作为边界框损失函数,提高网络对高IoU阈值下目标的检测精度。根据实验结果,PSA-YOLO网络在苹果叶片病斑识别任务中的AP_(50)达到88.2%。COCO AP@[0.5∶0.05∶0.95]达到49.8%,比YOLOv4提升3.5个百分点。网络对于小型病斑的特征提取能力提升幅度更大,小型病斑检测AP比YOLOv4提升3.9个百分点。在单张NVIDIA GTX TITAN V显卡上的实时检测速度达到69帧/s,相较于YOLOv4网络提升13帧/s。 展开更多
关键词 苹果叶片病斑 目标检测 yolov4网络 psa-yolo网络
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