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基于改进YOLOv5的鸽子蛋壳破损检测 被引量：1
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作者 杨航 何皓明 +5 位作者 李滕科 王嘉雯 吴霆 钟乐 邹娟 杨灵 《西南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第8期92-102,共11页
破损鸽蛋检测是鸽蛋分拣过程中最重要的步骤之一.为解决破损鸽蛋实时检测问题,提出一种改进YOLOv5的破损鸽蛋检测方法.首先,为解决鸽蛋细微裂纹检测难的问题,采用Kmeans聚类算法计算细微裂纹锚框适应度,在head模块增加Anchor值为[7,9,13... 破损鸽蛋检测是鸽蛋分拣过程中最重要的步骤之一.为解决破损鸽蛋实时检测问题,提出一种改进YOLOv5的破损鸽蛋检测方法.首先,为解决鸽蛋细微裂纹检测难的问题,采用Kmeans聚类算法计算细微裂纹锚框适应度,在head模块增加Anchor值为[7,9,13,8,9,12]的检测层,从而提高细微裂纹图像的特征提取能力;其次,为解决裂纹特征权重较低的问题,采用融合反向最大池化层的注意力机制,将色值权重提高,从而增强裂纹特征的权重;再次,为解决检测模型负向梯度消失问题,采用Hardswish激活函数的全连接层替换ReLU激活函数的全连接层,解决输入为负时存在的神经元坏死问题,确保神经网络误差正常反馈.最后,基于改进YOLOv5方法建立鸽蛋裂纹识别模型,采用7∶2∶1交叉验证方法对模型进行验证.经对比验证,改进YOLOv5模型的检测效果有明显提升,其准确率、召回率和平均精度分别达到98%,97.3%和98.3%,比原始YOLOv5模型分别提高了14.8%,6.2%和3.4%,检测速度大约为111帧/s,且模型大小仅为4.6Mb,为鸽蛋破损检测提供了一种新方法. 展开更多
关键词 鸽子蛋 YOLOv5 裂纹检测 Hardswish 最大池化层
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