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基于改进YOLOX的群养生猪轻量化目标检测方法
1
作者
邓铭辉
龚俊杰
+2 位作者
郑飘逸
马闯
尹艳玲
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期277-285,共9页
针对目前群养生猪智能化养殖中复杂环境下猪只目标检测精度低的问题,提出了一种基于改进YOLOX的群养生猪轻量化目标检测模型Ghost-YOLOX-BiFPN。该模型采用Ghost卷积替换普通卷积,在减少主干网络参数的情况下,提高了模型的特征提取能力...
针对目前群养生猪智能化养殖中复杂环境下猪只目标检测精度低的问题,提出了一种基于改进YOLOX的群养生猪轻量化目标检测模型Ghost-YOLOX-BiFPN。该模型采用Ghost卷积替换普通卷积,在减少主干网络参数的情况下,提高了模型的特征提取能力。使用加入CBAM注意力机制的BiFPN作为模型的Neck部分,使得模型充分融合不同体型猪只的特征图,并使用Focal Loss损失函数解决猪圈环境下猪只与背景难以区分的问题,增强模型对正样本的学习。实验结果表明,改进后模型对群养生猪检测精度为95.80%,相比于原始YOLOX算法,检测精度提升2.84个百分点,参数量降低63%。最后将本文轻量化模型部署到Nvidia Jetson Nano移动端开发板,通过在开发板上实际运行表明,本文所提模型实现了对不同大小、不同品种猪只的准确识别,为后续智能化生猪养殖提供支持。
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关键词
猪只目标检测
YOLOX
图像处理
移动端部署
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职称材料
题名
基于改进YOLOX的群养生猪轻量化目标检测方法
1
作者
邓铭辉
龚俊杰
郑飘逸
马闯
尹艳玲
机构
东北农业大学电气与信息学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第11期277-285,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(32172784)。
文摘
针对目前群养生猪智能化养殖中复杂环境下猪只目标检测精度低的问题,提出了一种基于改进YOLOX的群养生猪轻量化目标检测模型Ghost-YOLOX-BiFPN。该模型采用Ghost卷积替换普通卷积,在减少主干网络参数的情况下,提高了模型的特征提取能力。使用加入CBAM注意力机制的BiFPN作为模型的Neck部分,使得模型充分融合不同体型猪只的特征图,并使用Focal Loss损失函数解决猪圈环境下猪只与背景难以区分的问题,增强模型对正样本的学习。实验结果表明,改进后模型对群养生猪检测精度为95.80%,相比于原始YOLOX算法,检测精度提升2.84个百分点,参数量降低63%。最后将本文轻量化模型部署到Nvidia Jetson Nano移动端开发板,通过在开发板上实际运行表明,本文所提模型实现了对不同大小、不同品种猪只的准确识别,为后续智能化生猪养殖提供支持。
关键词
猪只目标检测
YOLOX
图像处理
移动端部署
Keywords
pig target detection
YOLOX
image processing
mobile deployment
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOX的群养生猪轻量化目标检测方法
邓铭辉
龚俊杰
郑飘逸
马闯
尹艳玲
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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