基于改进YOLOv4算法的水果识别检测研究

来源：激光技术杂志2023年第3期北京时间：

作者：裴瑞景, 王硕, 王华英

摘要：为了解决目前水果识别检测方法效率低、误检率高、通用性低、实时性差等问题, 提出了一种基于改进的你只用看一遍(YOLO)统一框架的实时目标检测YOLOv4算法的水果识别检测方法。首先在主干网络的基础上增加高效通道注意力机制, 增强网络提取图像语义信息能力; 其次用内卷算子替换主干网络中跨级局部模块连接处卷积层, 减小了模型大小, 增强了网络预测性能; 最后在路径聚合网络基础上添加残差模块, 加快网络收敛速度的同时防止了网络梯度爆炸。数据集选取生活中常见的火龙果、橙子、葡萄、青芒等10种水果, 拍摄共获得6670张图片。结果表明, 本文中的方法均值平均精度(MAP)为99.1%, 准确率为95.62%, 传输帧数为41.67/s; MAP相比YOLOv4提升了15.3%。该研究满足高检测精度和检测速度要求, 对水果识别精度的提高具有重要的参考价值。

关键词：图像处理, 水果识别, YOLOv4算法, 内卷算子, 路径聚合网络, 高效通道注意网络