基于YOLOX的小麦穗旋转目标检测

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doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2024.20.019

摘要：小麦穗检测对于农业估产和育种研究具有重要意义，但由于小麦穗角度和姿态多变且存在遮挡和尺度变化等因素，给目标检测带来较大困难，提出一种针对小麦穗旋转目标检测的改进方法YOLOX-RoC，该方法在YOLOX基础上使用旋转矩形框代替水平矩形框，更好地拟合小麦穗的轮廓和方向，减少背景干扰和重叠区域，使模型更具灵活性，更准确地捕捉小麦穗的特征；添加坐标注意力模块并采用KL散度损失函数代替交叉熵损失函数，提高对旋转目标的感知能力并解决旋转敏感度的误差度量问题，优化旋转目标的定位精度。（剩余11850字）