基于改进EfficientDet的药丸检测算法

来源：电子测量技术杂志2022年第19期北京时间：

作者：王敏，王康，李晟，孙硕，吴佳

单位：南京信息工程大学 电子与信息工程学院 南京 210044

摘要：针对药剂师在药丸分拣过程中因疲劳而出错的问题，本文提出了一种基于改进EfficientDet的药丸检测算法。首先，引入Mosaic数据增强技术来提高采样数据的复杂度；然后，对主干网络EfficientNet进行改进优化，嵌入了CBMA模块的特征融合层，通过增强学习特征提高对药丸关键特征的提取能力；最后，对BiFPN特征融合部分增加了下层到上层的跨级数据流，通过充分利用多级数据，提高了不同层次的多尺度特征融合效率。实验表明，改进后的EfficientDet算法在测试中mAP值达到99.84%，相比较原始EfficientDet算法提高了0.65%，同时也比YOLOv3，YOLOv4和YOLOv4-Tiny等性能较好的目标检测网络具有更高的准确率和更好的实际应用性。

关键词：深度学习;药丸检测;EfficientDet;CBMA;目标检测

基金资助：国家自然科学基金(41775165和41775039)，南京信息工程大学人才启动经费（2021r034）