【摘 要】
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【目的】随着计算机视觉和智慧农业的快速发展,果实检测技术已成为研究热点。然而在果园实际应用场景中,存在模型计算量大、目标果实尺度小的问题,导致模型难以在边缘设备上实时运行且小目标果实检测精度低,因此文章通过改进Yolov3模型,设计并实现一种轻量化小目标果实检测模型RegNet-Yolov3,能够在边缘设备上实时运行并实现高精度果实检测。【方法】该模型通过构建轻量化特征提取网络,有效降低模型参数计
【机 构】
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北京工业大学信息学部,中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,日本东京大学田间表型实验室
【基金项目】
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中国农业科学院国际农业科学计划(CAAS-ZDRW202107)
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【目的】随着计算机视觉和智慧农业的快速发展,果实检测技术已成为研究热点。然而在果园实际应用场景中,存在模型计算量大、目标果实尺度小的问题,导致模型难以在边缘设备上实时运行且小目标果实检测精度低,因此文章通过改进Yolov3模型,设计并实现一种轻量化小目标果实检测模型RegNet-Yolov3,能够在边缘设备上实时运行并实现高精度果实检测。【方法】该模型通过构建轻量化特征提取网络,有效降低模型参数计算量,满足在边缘设备上实时运行要求;并针对柑橘果实小尺度特点,通过添加浅层网络检测分支优化模型小目标检测
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