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申请/专利权人：天地信息网络研究院(安徽)有限公司

摘要：本发明提供一种基于YOLOv5s+4+ECAC3模型的轻量化小麦麦穗提取算法。首先将GhostNet轻量化架构与YOLOv5s+4+ECAC3模型进行结合，大大降低了模型的计算量，使用MobileNetV3网络对YOLOv5s+4+ECAC3进行改进，将其网络中的主干部分替换为MobileNetV3；然后将原始的Siou激活函数和CIOU损失函数改进为RReLU激活函数和EIOU损失函数，提高了检测精度。这种方法降低了模型的计算量，提升了麦穗检测精度，适用于麦穗的检测任务。

主权项：1.一种基于YOLOv5s+4+ECAC3模型的轻量化小麦麦穗提取算法，其特征在于，包括如下步骤：（1）将GhostNet引入到YOLOv5s+4+ECAC3网络中生成新的网络YOLOv5s+4+ECAC3+Ghost；具体引入方式如下：（1.1）将YOLOv5s+4+ECAC3网络中所有的C3模块替换为C3Ghost模块；（1.2）将YOLOv5s+4+ECAC3网络中第一个Conv模块之外的所有Conv模块替换为GhostConv模块；（2）使用MobileNetV3网络对YOLOv5s+4+ECAC3进行改进，将其网络中的主干部分替换为MobileNetV3；（3）激活函数的改进；将原始的Siou激活函数改为RRelu激活函数，其公式如下所示： ；该函数以Relu基础，引入了和两个参数，将原先的线性修正单元改进为自适应可延伸的线性单元；（4）损失函数的改进；损失函数计算公式如公式1-1所示； 1-1其中，表示分类损失，表示置信度损失，表示位置损失；YOLOv5使用的损失函数是CIOU，它可以在度量预测框和真实框之间的差异后通过两个中心点来实现回归，计算方法如公式1-2、1-3、1-4和1-5所示： 1-2 1-3 1-4 1-5其中，用来确定预测框和真实框的大小是否一致，是衡量宽高比例和IoU损失的平衡因子，表示最小闭包区域的对角线距离，表示预测框的中心点，表示真实框的中心点；使用EIOU损失函数替换原来的CIOU损失函数，其计算过程如公式1-6所示： 1-6其中，和分别表示覆盖预测框的最小外接框的宽度和高度。

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