目录
前言
设计思路
一、课题背景与意义
二、算法理论原理
2.1 引入双向FPN
2.2 软性非极大值抑制
三、检测的实现
3.1 数据集
3.2 实验环境搭建
3.3 实验及结果分析
实现效果图样例
最后
前言
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设计思路
一、课题背景与意义
采摘机器人作为智慧农业的代表，近年来已经从研究阶段进入实验阶段。为解决繁重的农业任务和日益增长的人工成本之间的矛盾，以深度学习和机器人为代表的人工智能（AI）技术正成为新的发展趋势。番茄作为重要的经济作物，研发机器人对新鲜的番茄进行采摘由重要意义。
二、算法理论原理
2.1 引入双向FPN
为了更加有效地进行多尺度特征融合，同时考虑到融合时的权重问题，引入了加权双向FPN，通过引入可学习的权重来学习不同输入特征的重要性，同时重复应用自顶向下和自底向上的多尺度特征融合。因为边界节点仅存在一条输入边，并没有进行特征融合，BiFPN移除了这些对结果贡献较小的节点，如果原始的输入节点和输出节点处于同一级别，将增加一条额外的边用于直接将输入和输出进行跨层连接，在控制了计算成本的情况下，实现了更多的特征融合。另外，BiFPN为了实现更加高级的特征融合，将PANet中每个双向的路径视为一个特征层，并多次重复同一层。
借鉴Weighted-BiFPN结构，对YOLOv5s中的Neck部分进行改进，将原始的FPN的输入和PANet的输出在同一级别上的特征图进行融合，并在融合时考虑到权重问题，通过可学习的权重达到最佳的优化效果。
2.2 软性非极大值抑制
对于与置信度最高的框重叠较为严重的检测框，通过衰减函数进行处理，降低大于重叠阈值的检测框的置信度，而非直接删除。
相关代码：
# 定义多尺度特征融合的模块
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
def forward(self, x):
# 跨层连接，将不同层级的特征进行融合
feat1 = self.relu(self.conv1(x[0]))
feat2 = self.relu(self.conv2(x[1]))
feat3 = self.relu(self.conv3(x[2]))
# 将融合后的特征进行拼接
fused_feat = torch.cat((feat1, feat2, feat3), dim=1)
return fused_feat
三、检测的实现
3.1 数据集
数据集由学长使用相机在蔬菜大棚拍摄采集。采集的图像尺寸为640×640，共1200张，经数据增强扩充至2400张，并按8:2的比例随机划分为训练集和测试集。识别对象为经过基因改良的小型樱桃番茄，该品种色泽鲜艳，坐果率高，且在不同光照环境下特征有所变化。
3.2 实验环境搭建
模型训练的硬件环境配置如下：CPU为Intel® i7 9700K，GPU为Nvidia RTX 2080Ti，内存为64GB的计算机。并在其中安装PyTorch深度学习框架、并行计算框架CUDA 10.02以及配套的深度学习加速计算库CuDNN 7.6.5。每组实验中Batch-size设置为16，训练420个Epochs。
3.3 实验及结果分析
对于YOLOv5s网络结构中的Neck部分，借鉴了BiFPN的思想进行改进，引入了跨层连接，实现了多尺度特征融合。这样可以让模型学习到更多的特征信息，从而提高检测的准确性。采用训练精度Precision和均值平均精度mAP_0.5:0.95作为衡量模型性能的指标。 训练过程各指标变化：
对YOLOv5s中传统的非极大值抑制（NMS）进行了改进，提出了Soft-DIOU-NMS算法。传统的NMS算法在处理重叠的检测框时，会直接删除重叠较严重的框，容易导致漏检。而Soft-DIOU-NMS通过引入衰减函数，对与置信度最高的框重叠较严重的检测框进行处理，降低其置信度而非直接删除，从而有效降低了漏检率。
相关代码如下：
# 加载数据集
dataset = torchvision.datasets.VOCDetection(dataset_path, year='2007', image_set='train', download=True, transform=transform)
# 创建数据加载器
batch_size = 32
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 加载预训练的模型
model = faster_rcnn.mobilenet_v2(pretrained=True)
model = model.cuda() # 将模型移动到GPU（如果可用）
# 定义优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
for images, targets in dataloader:
images = images.cuda()
targets = [target.cuda() for target in targets]
# 前向传播
outputs = model(images)
loss = criterion(outputs, targets)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item()}")
# 保存训练好的模型
torch.save(model.state_dict(), 'path_to_save_model.pth')
实现效果图样例
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