基于改进YOLOv5s的田间移动障碍物检测

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摘  要： 为实现无人农机在行驶过程中对田间移动型障碍物的实时检测，提出一种基于YOLOv5s的目标检测模型，用于检测田间行人和其他协同作业的农机设备。该目标检测模型以YOLOv5s模型为基础框架，进行了以下三点改进：第一，为了减少模型的参数量和计算复杂度，提高推理速度，将YOLOv5s网络模型中的卷积模块和C3模块替换为Ghost卷积和C3Ghost模块；第二，为了弥补模型参数量减少所造成的精度下降的损失，提升对目标的检测能力，在主干网络输出的特征层中引入CBAM注意力机制；第三，采用BiFPN特征金字塔结构，实现多尺度特征加权融合。（剩余10959字）