基于三目注意力机制的高效轻量化麦穗检测算法

针对复杂大田环境下基于卷积神经网络的麦穗检测方法实时性差、检测精度低的问题,提出一种基于三目注意力机制的高效轻量化麦穗检测算法。采用MobileNetV3作为主干网络对特征进行高效提取;通过融合通道、空间和位置的特征信息设计三目注意力机制,提升模型对关键特征的敏感度;基于条件卷积设计全局多头自注意力机制,增强全局特征的提取能力;选择CIOU作为边框回归损失函数,增强遮挡及重叠目标的检测效果。实验结果表明,与其它优秀的算法相比,所提算法在减少模型容量的同时,提升了检测精度和速度。