基于轻量化改进YOLOv5的苹果树产量测定方法

李志军, 杨圣慧, 史德帅, 刘星星, 郑永军

Yield Estimation Method of Apple Tree Based on Improved Lightweight YOLOv5

Zhijun LI, Shenghui YANG, Deshuai SHI, Xingxing LIU, Yongjun ZHENG

表3 改进前后算法

m A P

对比试验结果 (%)

Table 3 Comparison of experiment results of the original algorithm and the improved algorithm of the mAP

算法		平均准确率及绝对提升率	YOLOv5s	YOLOv5m	YOLOv5l	YOLOv5x
改进前		平均准确率	89.83 0.00	90.75 0.00	92.07 0.00	93.44 0.00
改进前		绝对提升率	89.83 0.00	90.75 0.00	92.07 0.00	93.44 0.00
改进后	单独更换深度可分离卷积	平均准确率	88.94 -0.89	90.05 -0.70	91.55 -0.52	92.77 -0.67
	单独更换深度可分离卷积	绝对提升率	88.94 -0.89	90.05 -0.70	91.55 -0.52	92.77 -0.67
	单独嵌入注意力机制模块	平均准确率	92.10 2.27	94.62 3.87	95.63 3.56	96.45 3.01
	单独嵌入注意力机制模块	绝对提升率	92.10 2.27	94.62 3.87	95.63 3.56	96.45 3.01
	融合深度可分离卷积和注意力机制模块	平均准确率	92.88 3.05	93.99 3.24	95.15 3.08	96.27 2.83
	融合深度可分离卷积和注意力机制模块	绝对提升率	92.88 3.05	93.99 3.24	95.15 3.08	96.27 2.83