基于改进YOLOX的草莓检测算法

针对机械臂自动采摘草莓任务场景提出了一种基于改进YOLOX的草莓检测算法。使用MobileNetV3重新构建YOLOX的主干网;引入ASPP获取多尺度特征,并使用深度可分离卷积取代ASPP中的普通卷积以降低引入ASPP带来的计算量提升;对主干网输出的三个不同尺度特征分别使用ECA注意力机制提高检测精度。实验表明,改进模型的参数量下降了68%,并保证了精度不损失,适于部署到算力较低的边缘设备。