基于可形变卷积与SimAM注意力的密集柑橘检测算法

针对现有检测算法难以检测自然场景下小而密集的柑橘问题,提出一种DS-YOLO(Deformable Convolution SimAM YOLO)密集柑橘检测算法。引入可形变卷积网络(Deformable Convolution)代替原YOLOv4中的特征提取网络部分卷积层,使特征提取网络能自适应提取遮挡、重叠等导致柑橘形状信息缺失的位置特征,在特征融合模块中,增加新的检测尺度并融合SimAM注意力机制,增强模型对于小而密集柑橘特征的提取能力。试验结果表明:DS-YOLO算法相较于原YOLOv4准确率提高8.75%,召回率提高7.9%,F1分数提高5%,能够较准确检测自然环境下的密集柑橘目标,为密集水果产量预测和采摘机器人提供了有效的技术支持。