基于改進(jìn)YOLOv5n的腐敗水果檢測模型
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:wwei
文檔大小:4660 K
標(biāo)簽: 腐敗水果 MobileNetV3 深度可分離卷積
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文檔介紹:為了實現(xiàn)多種水果在采摘后自動化篩選和分揀中腐敗水果識別的問題,提出了改進(jìn)的YOLOv5n模型,命名為mobile-YOLO。首先將YOLOv5n的主干網(wǎng)絡(luò)替換為MobileNetV3并引入深度可分離卷積,相較于原模型,這種改進(jìn)在計算效率和速度上都有所提升,并且準(zhǔn)確率也得到了提高。為了進(jìn)一步提升速度,將C3模塊替換為C2f模塊,實現(xiàn)輕量化的同時獲得了更豐富的梯度流信息。最后將原有的CIoU替換為α-CIoU,以加快收斂速度并保證圖像框位置的準(zhǔn)確性。mobile-YOLO相較于原始的YOLOv5n,mAP@.5(mean Average Precision)達(dá)到了98.1%,mAP@.5:.95達(dá)到了94.2%,同時在P(Precision)值為97.1%和R(Recall)值為96.8%的情況下,參數(shù)量幾乎與YOLOv5n保持一致。此外,計算量下降至3.7 GFLO/s,實現(xiàn)了實時高精度的腐敗水果檢測。同時,在CPU、NVIDIA Jetson Nano和NVIDIA Jetson Xavier NX等設(shè)備上部署測試,幀率檢測結(jié)果分別為20 F/s、38 F/s和76 F/s,滿足在邊緣設(shè)備上進(jìn)行實時檢測的需求,驗證了提出的mobile-YOLO模型在腐敗水果分揀識別方面具有較強(qiáng)的實用性。
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