Detector de manzana verde basado en Transformer de Detección Deformable Optimizado
Autores: Liu, Qiaolian; Meng, Hu; Zhao, Ruina; Ma, Xiaohui; Zhang, Ting; Jia, Weikuan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Detector de manzana verde basado en Transformer de Detección Deformable Optimizado
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Tecnología de detección de manzanas verdes
Entorno de huerto
Modelo de detección
DETR deformable optimizado
Red ResNeXt
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
En el proceso de construcción de huertos inteligentes, la detección precisa de la fruta objetivo es una garantía importante para realizar la gestión inteligente de los huertos. La tecnología de detección de manzanas verdes reduce en gran medida la necesidad de mano de obra manual, reduciendo costos y tiempos, al tiempo que mejora la automatización y eficiencia de los procesos de clasificación. Sin embargo, debido al entorno complejo del huerto, la postura siempre cambiante de la fruta objetivo y la dificultad de detectar la fruta objetivo verde similar al fondo, plantean nuevos desafíos para la detección de la fruta objetivo verde. Aiming at the problems existing in green apple detection, this study takes green apples as the research object, and proposes a green apple detection model based on optimized deformable DETR. The new method first introduces the ResNeXt network to extract image features to reduce information loss in the feature extraction process; secondly, it improves the accuracy and optimizes the detection results through the deformable attention mechanism; and finally, it uses a feed-forward network to predict the detection results. The experimental results show that the accuracy of the improved detection model has been significantly improved, with an overall AP of 54.1, AP of 80.4, AP of 58.0, AP of 35.4 for small objects, AP of 60.2 for medium objects, and AP of 85.0 for large objects. It can provide a theoretical reference for green target detection of other fruit and vegetables green target detection.
Descripción
En el proceso de construcción de huertos inteligentes, la detección precisa de la fruta objetivo es una garantía importante para realizar la gestión inteligente de los huertos. La tecnología de detección de manzanas verdes reduce en gran medida la necesidad de mano de obra manual, reduciendo costos y tiempos, al tiempo que mejora la automatización y eficiencia de los procesos de clasificación. Sin embargo, debido al entorno complejo del huerto, la postura siempre cambiante de la fruta objetivo y la dificultad de detectar la fruta objetivo verde similar al fondo, plantean nuevos desafíos para la detección de la fruta objetivo verde. Aiming at the problems existing in green apple detection, this study takes green apples as the research object, and proposes a green apple detection model based on optimized deformable DETR. The new method first introduces the ResNeXt network to extract image features to reduce information loss in the feature extraction process; secondly, it improves the accuracy and optimizes the detection results through the deformable attention mechanism; and finally, it uses a feed-forward network to predict the detection results. The experimental results show that the accuracy of the improved detection model has been significantly improved, with an overall AP of 54.1, AP of 80.4, AP of 58.0, AP of 35.4 for small objects, AP of 60.2 for medium objects, and AP of 85.0 for large objects. It can provide a theoretical reference for green target detection of other fruit and vegetables green target detection.