基于半监督SPM-YOLOv5的套袋柑橘检测算法

为解决柑橘经过套袋后其形状从圆形变为条状导致当前目标检测算法对套袋柑橘检测难度增大,同时目标检测算法性能依赖于有标记样本数量的问题。该研究设计了一种基于教师学生模型的SPM(Strip Pooling Module)-YOLOv5算法,在YOLOv5的骨干网络中加入条带注意力模块使模型更加关注条状的套袋柑橘与树枝,同时教师学生模型为半监督方法,使目标检测算法可利用无标记样本提升模型的性能,降低对有标记样本的依赖。试验结果表明,该算法在套袋柑橘与树枝检测的平均精度均值分别为77.4%与53.6%,相比YOLOv5分别提升了7.5个百分点与7.6个百分点,套袋柑橘检测的精度与召回率达到94.0%与76.2%。因此,基于教师学生模型的SPM-YOLOv5算法精度高、速度快,能有效用于套袋柑橘检测。