基于YOLOX的作物种子自动计数方法

时间:2023-09-01 05:12:22
作者:逄正钧,董峦,温钊发,张世豪,秦立浩
关键字:千粒质量, 种子计数, 深度学习, 目标检测, YOLOX
DOI:10.19998/j.cnki.2095-1795.2023.01.005
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种子计数是获取作物种子千粒质量指标时关键而又烦琐的步骤。目前种子计数一般通过人工和千粒质量测量仪器实现,然而人工计数效率低,千粒质量测量仪器成本高、不易携带。以手机拍摄的6种常见作物种子图像构建数据集,在YOLOX模型的基础上引入注意力机制改进损失函数提出YOLOX-P模型,实现种子自动计数。结果表明,YOLOX-P相比YOLOX模型参数量仅增加0.09 M,mAP改进0.74个百分点,达到99.38%;模型在显存6 GB的NVIDIA GeForce RTX 2060显卡上的推理时间为18.68 ms,适宜部署在移动端。提出的模型显著改善千粒质量测定工作的效率和效果。

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