基于YOLOv4模型剪枝的番茄缺陷在线检测

文献类型： 中文期刊

第一作者： 梁晓婷

作者： 梁晓婷;庞琦;杨一;文朝武;李友丽;黄文倩;张驰;赵春江

作者机构：

关键词： 机器视觉;模型;番茄缺陷;YOLOv4;模型剪枝

期刊名称： 农业工程学报

ISSN： 1002-6819

年卷期： 2022 年 006 期

页码： 283-292

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 为解决番茄缺陷检测过程中的精确性和实时性问题，该研究提出一种基于模型剪枝的番茄表面缺陷实时检测方法。采用模型剪枝的方法在YOLOv4网络模型基础上进行模型优化，首先将3个连续检测工位采集的RGB图像拼接生成YOLOv4网络的输入图像，然后采用通道剪枝和层剪枝的方法压缩YOLOv4网络模型，从而减少模型参数，提高检测速度，最后提出一种基于L1范数的非极大值抑制方法，用于在模型微调后去除冗余预测框，从而精准定位图像中的缺陷位置，并将模型部署到分级系统上进行实时检测试验。结果表明，该研究提出的YOLOv4P网络与原YOLOv4网络相比，网络模型尺寸和推理时间分别减少了232.40 MB和10.11 ms，平均精度均值（Mean Average Precision,mAP）从92.45%提高到94.56%，能满足实际生产中针对缺陷番茄进行精准、实时检测的要求，为番茄分级系统提供了高效的实时检测方法。

分类号： S641.2%TP391.41

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