基于改進(jìn)型YOLOX的儲(chǔ)糧害蟲識(shí)別技術(shù)研究

摘要： 為平衡儲(chǔ)糧害蟲圖像檢測(cè)中的速度與精度以獲得二者最優(yōu)結(jié)合的目標(biāo)檢測(cè)模型，提出并實(shí)現(xiàn)了一種基于改進(jìn)YOLOX網(wǎng)絡(luò)模型的儲(chǔ)糧害蟲檢測(cè)方法。通過引入一種新的GSConv替換標(biāo)準(zhǔn)卷積以減少計(jì)算量，結(jié)合引入的Res-CBAM注意力機(jī)制，提升模型的特征提取能力；引入SiLU激活函數(shù)提升模型訓(xùn)練效率；引入雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(BiFPN)改善特征融合效果；改進(jìn)損失函數(shù)提高目標(biāo)框回歸穩(wěn)定性；使用非...