基于改進型YOLOX的儲糧害蟲識別技術(shù)研究

摘要： 為平衡儲糧害蟲圖像檢測中的速度與精度以獲得二者最優(yōu)結(jié)合的目標檢測模型，提出并實現(xiàn)了一種基于改進YOLOX網(wǎng)絡(luò)模型的儲糧害蟲檢測方法。通過引入一種新的GSConv替換標準卷積以減少計算量，結(jié)合引入的Res-CBAM注意力機制，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；改進損失函數(shù)提高目標框回歸穩(wěn)定性；使用非... （共9頁）