果园环境下轻量化目标检测算法优化.docx

果园环境下轻量化目标检测算法优化

目录

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究内容与目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.4论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

相关技术与理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1目标检测算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1.1基于深度学习的目标检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1.2传统目标检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2轻量化模型设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2.1模型结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.2.2网络参数压缩．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.3果园环境特点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

2.3.1光照条件变化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.3.2物体遮挡情况．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

2.3.3图像噪声干扰．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

果园环境下轻量化目标检测算法设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.1算法整体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.2特征提取模块优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.2.1深度可分离卷积应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.2.2通道注意力机制引入．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.3检测头模块轻量化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.3.1检测头结构简化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.3.2损失函数改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.4迁移学习与微调策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.4.1预训练模型选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.4.2果园数据集适应性调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.1实验数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.1.1数据集构建方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.1.2数据增强策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

4.2实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.2.1硬件环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.2.2软件环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.2.3对比算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.3评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

4.3.1常用评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．