文献类型： 中文期刊
作者： 罗锟鹏 1 ; 文勇 2 ; 曾志康 3 ;
作者机构： 1.广西民族大学电子信息学院
2.广西民族大学人工智能学院
3.广西农业科学院农业科技信息研究所
关键词： 咖啡果实;成熟度检测;深度学习;YOLOv5s;目标检测;注意力机制
期刊名称： 中国农机化学报
ISSN： 2095-5553
年卷期： 2025 年 46 卷 010 期
页码： 224-229
收录情况： 北大核心
摘要： 针对目前咖啡果实成熟度检测中存在低精度和计算复杂问题,提出一种基于YOLOv5s的咖啡果实成熟度检测算法模型.以YOLOv5s模型为基础,结合ShuffleNet V2 轻量化网络,以降低模型计算复杂度;把SPPF模块嵌入到主干网络中,提高模型对特征信息提取和融合的能力;引入RFAConv注意力卷积,使模型关注感受野空间特征,进一步提高检测性能;用SIoU损失函数取代CIoU损失函数,提高模型学习目标位置和形状信息的能力,进而提高模型的检测精度.试验结果表明,改进后的YOLOv5s算法相比原始模型精确率提高 0.5%,召回率提高 0.1%,平均精度均值提高 1.1%,同时参数量减少 10%,浮点运算量FLOPs减少 4.4%,不但实现模型目标检测精度的提升,而且也使算法网络的复杂度降低.
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