基于轻量化YOLOv5s的花椒簇检测研究

来源：中国农机化学报杂志2023年第4期北京时间：

作者：李光明, 弓皓斌, 袁凯

单位：1. 陕西科技大学电气与控制工程学院，西安市，710021；2. 西安怀智电子科技有限公司，西安市，710068

摘要：针对现有花椒簇检测算法模型参数量多、计算量大、检测速度低、很难部署到嵌入式设备的问题，提出一种基于轻量化YOLOv5s的花椒簇检测算法模型。首先将ShuffleNet v2主干网络替代原YOLOv5s中的主干网络进行重构；同时将SPPF嵌入至ShuffleNet v2骨干中；其次引入轻量级注意力机制CBAM；最后使用SIoU_Loss代替CIoU_Loss作为回归损失函数。试验结果表明：改进后的轻量化YOLOv5s网络参数降低85.6%，计算量降低87.7%，对花椒簇的检测精度mAP@0.5达到92.6%，较原YOLOv5s模型提高3.4%，mAP@0.5:0.95达到61.4%，检测时间为11 ms，相比原模型16 ms缩短31.3%，可以满足在现场环境下对花椒簇的检测。

关键词：花椒簇,YOLOv5s算法,轻量化,网络参数,检测精度

基金资助：国家自然科学基金（62003201）