基于改进YOLOX算法的杨梅成熟度检测方法

来源：中国农机化学报杂志2023年第10期北京时间：

作者：项新建, 周焜, 费正顺, 郑永平, 姚佳娜

单位：浙江科技学院，杭州市，310023

摘要：为实现杨梅采摘智能化，开发杨梅成熟度检测设备，提出一种基于改进YOLOX-NANO算法的杨梅果实成熟度检测方法。通过在特征加强提取网络层中引入通道注意力模块，提高网络对通道特征的提取能力；引入焦点损失函数代替标准交叉熵损失函数，解决单阶段网络正负样本不均衡问题，避免梯度方向指向非最优解；使用高效交并比损失函数，提高网络模型对目标识别的准确率。试验结果表明，在自建数据集上与原YOLOX-NANO相比，改进YOLOX-NANO算法对于三种不同成熟度杨梅果实的识别精度均有提升，平均精度达到92.67%，而网络模型大小只增加0.059MB，推理速度不变，在精度达到与标准结构网络相当的前提下，更易于部署到嵌入式设备中。

关键词：杨梅,YOLOX-NANO算法,通道注意力机制,焦点损失函数,高效交并比

基金资助：浙江省自然科学基金（LY19F030004）；浙江省重点研发计划项目（2018C01085）；浙江省自然科学基金(LQ15F030006)