黃英來　李大明　呂鑫　楊柳松

摘要：為探索對袋料栽培香菇的機械式采摘，提出一種基于改進(jìn)YOLOv4的識別算法。主要改進(jìn)方法為：在PANet（Path Aggregation Network）結(jié)構(gòu)中，增加一條具有殘差注意力機制的特征圖路徑，提高對小目標(biāo)的識別精度，并用深度可分離卷積結(jié)構(gòu)替換PANet網(wǎng)絡(luò)中卷積層，降低了參數(shù)量。使用Focal loss損失函數(shù)改進(jìn)原置信度損失函數(shù)。在數(shù)據(jù)預(yù)處理方面，采用gamma變換方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行增強擴充。在訓(xùn)練過程中利用遷移學(xué)習(xí)的思想，對主干網(wǎng)絡(luò)載入VOC數(shù)據(jù)集的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重。相比原YOLOv4算法，mAP值增加了4.82個百分點，達(dá)到94.39%，算法參數(shù)量降為原來的58.13%，算法更加高效和輕量化，為機械采摘提供視覺算法支持。

關(guān)鍵詞：YOLOv4;目標(biāo)檢測;gamma變換;遷移學(xué)習(xí);香菇采摘

DOI：10.15938/j.jhust.2022.04.004

中圖分類號： TP391.4

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號： 1007-2683（2022）04-0023-09

A Detection Method of Lentinus Edodes Based

on Improved YOLOv4 Algorithm

HUANG Ying-lai，LI Da-ming，L? Xin，YANG Liu-song

（Collegeof Information and Computer Engineering， Northeast Forestry University， Harbin 150040， China）

Abstract：In order to explore the picking of Lentinus edodes which are cultivated in bags， a recognition algorithm based on improved YOLOv4 is proposed.?The main improvement measures are： in the structure of PANet （Path Aggregation Network）， we add a feature map path with residual attention mechanism to improve the recognition accuracy of small targets， and replace the convolution layer in PANet network with deep separable convolution structure to reduce the amount of parameters.?Focal loss is selected to improve the original confidence loss function.?In the aspect of data preprocessing， gamma transform method is used to enhance and expand the data.?In the training process， the idea of transfer learning is used to load the pre training weight of VOC data set on the backbone network.?Compared with the original YOLOv4 algorithm， the mAP value is increased by 4.82 percentage points to 94.39%， and the amount of algorithm parameters is reduced by 58.13%.?The algorithm is more efficient and lightweight， providing visual algorithm support for mechanical picking.

Keywords：YOLOv4; target detection; gamma transform; transfer learning; lentinus edodes picking

0引言

香菇是一種普遍的食用菌，袋料培育技術(shù)[1]是目前木屑栽培技術(shù)的主要方法之一。通過實地調(diào)查，香菇的采摘主要依靠人力，采摘過程繁瑣且勞動強度大，且香菇在生長條件適宜時，出菇量猛增，若不及時采摘會使香菇過大，而香菇生長過大會降低香菇自身品質(zhì)。過大的香菇的收購價格也遠(yuǎn)低于標(biāo)準(zhǔn)級香菇，對種植戶造成一定經(jīng)濟(jì)損失，機械式采摘[2]不但可以節(jié)省人力，降低種植戶的生產(chǎn)成本，提高香菇出菇峰值期的采摘效率，而且可以擴大香菇種植業(yè)，并使其向智能農(nóng)業(yè)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)方向發(fā)展，具有很好的實際應(yīng)用價值。

為探索對食用菌的開發(fā)利用，近幾年來利用計算機視覺對于食用菌的辨識研究從未中斷。2014年Chen等[3]提出基于紋理特征和聚類方法的香菇品質(zhì)分選方法，香菇類型分選模型的分選正確率可達(dá)到 93.57%。2015年Xu等[4]提出基于顯著性分割算法實現(xiàn)對食用菌雜質(zhì)的自動提取，算法在光照不均勻條件下的識別率仍達(dá)到99.6%。2016年Liu等[5]提出基于紅外光譜技術(shù)和支持向量機的野生蘑菇近紅外識別模型，正確識別率為95.3%。2020年Lin等[6]利用圖像處理技術(shù)，提取融合野生菌菇的顏色和形態(tài)特征，實現(xiàn)食用菌種類的識別，識別率達(dá)到90.87%。上述研究方法利用傳統(tǒng)的機器視覺處理方法，人工設(shè)計提取特征，部分方法雖取得較高檢測精度，但方法并不具有通用性和復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性。

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器視覺辨識研究，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練，自動學(xué)習(xí)分類特征，取得了較高的準(zhǔn)確率[7-8]。而基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測算法（如SSD[9]，Efficientdet[10] ，F(xiàn)aster RCNN[11]，Centernet，YOLO系列等），也為目標(biāo)檢測提供較高的精度。Liu等[12]提出改進(jìn)SSD的田間行人檢測模型，使用MobileNetV2[13]作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，以反向殘差結(jié)構(gòu)結(jié)合空洞卷積作為基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)進(jìn)行位置預(yù)測，準(zhǔn)確率達(dá)到了97.?46%。Xiang等[14]提出改進(jìn)Faster RCNN的鋁材表面缺陷檢測方法，在主干網(wǎng)絡(luò)加入特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）結(jié)構(gòu)以加強對小缺陷的特征提取能力，使用區(qū)域校準(zhǔn)（ROI Pooling）算法來代替區(qū)域池化算法，獲得更準(zhǔn)確的缺陷定位信息，實驗表明，改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)對鋁材表面缺陷檢測的平均精度均值為91.20%。Zhu等[15]提出基于改進(jìn)Efficientdet的端子線芯檢測算法，利用K-means多維度聚類算法對線芯邊界框聚類，生成錨框，利用梯度均衡機制重構(gòu)損失函數(shù)，精度均值達(dá)96.2%。Deng等[16]提出改進(jìn)YOLOv3[17]的交通標(biāo)志檢測方法，引入改進(jìn)的空間金字塔池化結(jié)構(gòu)，優(yōu)化多尺度預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，選取CIoU作為損失函數(shù)，平均精度可達(dá)94.8%。上述目標(biāo)檢測算法的改進(jìn)也為食用菌的機器視覺辨識提供了新的方法。YOLOv4算法[18]在相近的參數(shù)量下，表現(xiàn)較高的準(zhǔn)確率。本文提出基于YOLOv4的香菇機器視覺識別算法，為香菇的機械采摘提供視覺算法支持。

1YOLOv4算法介紹

1.1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面

首先在主干網(wǎng)絡(luò)嵌入表征能力更強CSP（Cross Stage Paritial Network）結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征圖提取，如圖1所示。其中，每個CSP結(jié)構(gòu)是以CBM結(jié)構(gòu)為基本單元組合構(gòu)成的殘差結(jié)構(gòu)，而每個CBM結(jié)構(gòu)由1個卷積層，1個歸一化層和1個Mish函數(shù)激活層堆疊而成：

其次，使用SPP結(jié)構(gòu)（spatial pyramid pooling layer）將特征圖通過并列的3個不同池化層進(jìn)行池化，最后通過殘差邊進(jìn)行拼接。接著，將所得到的三組不同尺寸的特征圖送入PANet結(jié)構(gòu)，輸出擁有全局語義信息的特征圖。

最后，在輸出的3組不同尺度的特征圖上進(jìn)行預(yù)測，特征圖組上的每個網(wǎng)格（見圖2）需要預(yù)測3個不同的目標(biāo)框，每個目標(biāo)框要預(yù)測4個位置參數(shù)x、y、w、h，1個置信度p和各類別概率class。

1.2損失函數(shù)方面

1.3訓(xùn)練技巧方面

2YOLOv4算法改進(jìn)

2.1深度可分離卷積網(wǎng)絡(luò)輕量化

2.2殘差注意力機制與PANet特征融合

2.3單目標(biāo)損失函數(shù)

3進(jìn)行實驗與結(jié)果分析

3.1實驗環(huán)境

實驗所用硬件環(huán)境為Intel（R） Core（TM） i5-10300H CPU，NVIDIA Geforce GTX 1660Ti GPU，內(nèi)存大小為16g。軟件環(huán)境為Windows 10操作系統(tǒng)，使用pytorch 1.2框架，cuda 10.1，cudnn 7.6.4，python版本3.7.1。

3.2研究方法

3.3結(jié)果對比與分析

4結(jié)論

本文提出一種改進(jìn)YOLOv4算法的香菇機器視覺檢測方法，通過增加一條具有殘差注意力機制的特征圖路徑，使用Focal loss損失函數(shù)改進(jìn)損失函數(shù)，以及使用遷移學(xué)習(xí)的訓(xùn)練方法，提高了網(wǎng)絡(luò)的檢測精度。其次，在部分非主干網(wǎng)絡(luò)中，利用深度可分離卷積層替換原卷積層，減少了算法參數(shù)量。上述方法在對比實驗中被證明有效，且與當(dāng)前主流的幾種目標(biāo)檢測方法的相比，檢測精度較高，但檢測速度還是有進(jìn)一步提升的空間，這依賴于方法的改良與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改進(jìn)，后續(xù)的研究將注重在算法的檢測精度值不下降的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步減小參數(shù)規(guī)模和提高檢測速度，以方便嵌入式設(shè)備的部署。

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（編輯：溫澤宇）