基于改進YOLOv5s的田間移動障礙物檢測

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摘  要： 為實現(xiàn)無人農(nóng)機在行駛過程中對田間移動型障礙物的實時檢測，提出一種基于YOLOv5s的目標檢測模型，用于檢測田間行人和其他協(xié)同作業(yè)的農(nóng)機設(shè)備。該目標檢測模型以YOLOv5s模型為基礎(chǔ)框架，進行了以下三點改進：第一，為了減少模型的參數(shù)量和計算復(fù)雜度，提高推理速度，將YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)模型中的卷積模塊和C3模塊替換為Ghost卷積和C3Ghost模塊；第二，為了彌補模型參數(shù)量減少所造成的精度下降的損失，提升對目標的檢測能力，在主干網(wǎng)絡(luò)輸出的特征層中引入CBAM注意力機制；第三，采用BiFPN特征金字塔結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)多尺度特征加權(quán)融合。（剩余10959字）