基于改进YOLOv5的牧群检测方法

在农牧业生产和生态环境监测领域,精确识别牧群对于管理和监测工作至关重要。然而,传统的牧群目标检测方法存在着检测精度低和效率低等问题。针对这些问题,提出了一种改进的YOLOv5牧群(以羊和牛为检测对象)识别算法。首先,在网络中嵌入SA注意力机制模块,通过组卷积来减少计算负担,同时采用Channel Shuffle操作来促进不同组之间的信息交流。其次,引入CoordConv卷积,有助于优化神经网络在包含坐标信息的任务中的表现,同时提升精度和召回率。最后,用EIOU损失函数替代原模型中的CIOU,在提高模型收敛速度的同时获得更好的定位效果。经过实验证明,优化后的模型在自行制作的数据集上的平均精度达到了92.3%,相较于原始YOLOv5模型提升了1.4%。改进后的模型在检测精度和速度方面都有明显提升,可以快速而准确地进行牧群的检测和识别。