基于改進YOLOv5s的儲糧害蟲檢測方法研究

摘要： 針對當(dāng)前因檢測背景復(fù)雜、糧蟲個體較小等因素造成的儲糧害蟲檢測準(zhǔn)確率較低、漏檢、誤檢的現(xiàn)狀，提出一種改進YOLOv5s的檢測方法。使用MobileNetv3作為YOLOv5s模型的主干特征提取網(wǎng)絡(luò)，并將其SE注意力機制修改為ECA模塊，減少計算量和參數(shù)量；同時，調(diào)整PANet網(wǎng)絡(luò)為加權(quán)雙向特征金字塔BiFPN結(jié)構(gòu)，增強特征融合能力；頸部網(wǎng)絡(luò)部分引入Swin Transformer... （共10頁）