CAG-YOLO:轻量级网球检测

为实现智能网球回收机器人的高精度实时网球检测,提出一种轻量级网球检测算法CAG-YOLO。提出融合坐标注意力的Ghost残差块(coordinate attention ghostbottleneck, CAG),构建轻量型骨干网络CAG-Backbone,采用加权双向特征金字塔网络加强特征融合。采用SCYLLA-IoU计算坐标回归损失,改进非极大值抑制的后处理方法解决网球重叠问题。算法在Wtennis数据集上的实验结果表明,CAG-YOLO较基线方法的精度提高8.6%且模型体积减少31.7%,检测速度为21 ms,性能优于其它算法。CAG-YOLO能够用小规模参数提升检测精度,易于移植至移动智能设备。