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An improved lightweight network based on deep learning for grape recognition in unstructured environments

Information Processing in Agriculture 2024年第2期11卷 202-216页

作者： bingpiao liu Yunzhi Zhang Jinhai Wang Lufeng Luo Qinghua Lu Huiling Wei Wenbo Zhu School of Mechatronic Engineering and Automation Foshan UniversityFoshan 528000China

In unstructured environments,dense grape fruit growth and the presence of occlusion cause difficult recognition problems,which will seriously affect the performance of grape picking *** address these problems,this study improves the YOLOx-Tiny model and proposes a new grape detection model,YOLOX-RA,which can quickly and accurately identify densely growing and occluded grape *** proposed YOLOX-RA model uses a 3×3 convolutional layer with a step size of 2 to replace the focal layer to reduce the computational *** CBS layer in the ResBlock_Body module of the second,third,and fourth layers of the backbone layer is removed,and the CSPLayer module is replaced by the ResBlock-M module to speed up the *** auxiliary network(AlNet)with the remaining network blocks was added after the ResBlock-M module to improve the detection *** depth-separable convolutions(DsC)are used in the neck module layer to replace the normal convolution to reduce the computational *** evaluated the detection performance of SSD,YOLOv4 SSD,YOLOv4-Tiny,YOLO-Grape,YOLOv5-X,YOLOX-Tiny,and YOLOX-RA on a grape test *** results show that the YOLOX-RA model has the best detection performance,achieving 88.75%mAP,a recognition speed of 84.88 FPS,and model size of 17.53 *** can accurately detect densely grown and shaded grape bunches,which can effectively improve the performance of the grape picking robot.

关键词： YOLOX Grape recognition Depthwise separable convolution Res Block-M AINet

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