基于多粒度特征感知的FoveaBox綠色蘋果抗遮擋檢測模型

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摘要：

目標果實檢測精度直接影響果園智能作業(yè)的效率，當前以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的特征提取網(wǎng)絡僅從局部感受野中提取特征用于目標檢測，果實受枝葉遮擋或果實間重疊時存在一定的局限性，導致檢測精度偏低。為提升被遮擋目標果實的檢測精度，提出抗遮擋的FoveaBox果實檢測優(yōu)化模型。首先，新模型引入Swin Transformer作為骨干網(wǎng)絡，通過計算塊間的相似度，打破傳統(tǒng)卷積僅從局部區(qū)域提取特征的限制，從而增強特征映射的表征能力；其次，采用特征金字塔網(wǎng)絡，通過橫向連接和自頂向下結(jié)構(gòu)聚合淺層高分辨率特征與高層語義信息，輸出金字塔型特征映射；然后，將金字塔型特征映射輸入Fovea頭部網(wǎng)絡中，利用分類子網(wǎng)絡與邊界框子網(wǎng)絡進行檢測目標；最后，通過焦點損失函數(shù)Focal Loss與Smooth L1對模型進行迭代尋優(yōu)，直至模型收斂。（剩余12951字）