为解决番茄缺陷检测过程中的精确性和实时性问题,该研究提出一种基于模型剪枝的番茄表面缺陷实时检测方法。采用模型剪枝的方法在YOLOv4网络模型基础上进行模型优化,首先将3个连续检测工位采集的RGB图像拼接生成YOLOv4网络的输入图像,...为解决番茄缺陷检测过程中的精确性和实时性问题,该研究提出一种基于模型剪枝的番茄表面缺陷实时检测方法。采用模型剪枝的方法在YOLOv4网络模型基础上进行模型优化,首先将3个连续检测工位采集的RGB图像拼接生成YOLOv4网络的输入图像,然后采用通道剪枝和层剪枝的方法压缩YOLOv4网络模型,从而减少模型参数,提高检测速度,最后提出一种基于L1范数的非极大值抑制方法,用于在模型微调后去除冗余预测框,从而精准定位图像中的缺陷位置,并将模型部署到分级系统上进行实时检测试验。结果表明,该研究提出的YOLOv4P网络与原YOLOv4网络相比,网络模型尺寸和推理时间分别减少了232.40 MB和10.11 ms,平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)从92.45%提高到94.56%,能满足实际生产中针对缺陷番茄进行精准、实时检测的要求,为番茄分级系统提供了高效的实时检测方法。展开更多
文摘为解决番茄缺陷检测过程中的精确性和实时性问题,该研究提出一种基于模型剪枝的番茄表面缺陷实时检测方法。采用模型剪枝的方法在YOLOv4网络模型基础上进行模型优化,首先将3个连续检测工位采集的RGB图像拼接生成YOLOv4网络的输入图像,然后采用通道剪枝和层剪枝的方法压缩YOLOv4网络模型,从而减少模型参数,提高检测速度,最后提出一种基于L1范数的非极大值抑制方法,用于在模型微调后去除冗余预测框,从而精准定位图像中的缺陷位置,并将模型部署到分级系统上进行实时检测试验。结果表明,该研究提出的YOLOv4P网络与原YOLOv4网络相比,网络模型尺寸和推理时间分别减少了232.40 MB和10.11 ms,平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)从92.45%提高到94.56%,能满足实际生产中针对缺陷番茄进行精准、实时检测的要求,为番茄分级系统提供了高效的实时检测方法。
