doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2024.20.020

摘要：針對(duì)3～5葉期玉米田間伴生雜草目標(biāo)尺度小、玉米葉片遮擋嚴(yán)重、田間自然環(huán)境復(fù)雜等導(dǎo)致檢測(cè)精度不高的問題，提出了一種基于改進(jìn)YOLO v8n的玉米田間雜草檢測(cè)算法。首先下載涵蓋了黑麥草、芥菜、甘菊、藜麥等常見伴生雜草和玉米幼苗的圖像，對(duì)圖像進(jìn)行翻轉(zhuǎn)等數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式增加樣本多樣性，提升模型識(shí)別和泛化能力。其次在YOLO v8n網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，重新構(gòu)建了輕量級(jí)跨尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)，增強(qiáng)模型多尺度特征融合能力，并輸出一個(gè)針對(duì)小目標(biāo)雜草的預(yù)測(cè)層，提升網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)精度。最后，在4個(gè)目標(biāo)檢測(cè)頭前嵌入高效多尺度注意力機(jī)制EMA，使得檢測(cè)頭更加專注于目標(biāo)區(qū)域。試驗(yàn)結(jié)果表明，本模型的平均精度均值提升了2.4百分點(diǎn)、雜草的平均精度提升了5.1百分點(diǎn)，模型內(nèi)存用量和參數(shù)量分別減小了22.6%和26.0%；本模型與SSD-MobileNet v2、Efficientdet-D0及YOLO系列目標(biāo)檢測(cè)模型相比，平均精度均值至少提升了1.8百分點(diǎn)、識(shí)別雜草的平均精度至少提升了4.6百分點(diǎn)，并且模型內(nèi)存用量和參數(shù)量都處在較低水平。本研究提出的玉米田間雜草檢測(cè)模型在降低了模型內(nèi)存用量和參數(shù)量的同時(shí)提高了檢測(cè)精度，可為精準(zhǔn)除草設(shè)備提供技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：玉米田；雜草；目標(biāo)檢測(cè)；YOLO v8n；EMA注意力機(jī)制

中圖分類號(hào)：S126；TP391.41" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1002-1302（2024）20-0165-08

收稿日期：2024-03-25

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金（編號(hào)：62203285）；陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃（編號(hào)：2022JQ-181）；西安市科技計(jì)劃（編號(hào)：23NYGG0070）。

作者簡(jiǎn)介：亢" 潔（1973—），女，陜西渭南人，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事機(jī)器視覺、智慧農(nóng)業(yè)方面的研究。E-mail：kangjie@sust.edu.cn。

玉米是我國(guó)主要農(nóng)作物之一，隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不斷發(fā)展，對(duì)玉米田間雜草進(jìn)行有效控制成為保障玉米產(chǎn)量和質(zhì)量的一項(xiàng)緊迫任務(wù)。雜草以其迅猛的生長(zhǎng)速度和玉米幼苗競(jìng)爭(zhēng)養(yǎng)分、水分，對(duì)玉米幼苗生長(zhǎng)造成了威脅。目前，玉米田間雜草的清除主要是以大面積噴灑除草劑為主，這種噴灑方式不區(qū)分作物與雜草，不但造成大量除草劑的浪費(fèi)，而且還污染水源以及土壤，影響玉米幼苗生長(zhǎng)。為了減少農(nóng)藥浪費(fèi)、保護(hù)自然環(huán)境、保障作物生長(zhǎng)，基于雜草檢測(cè)的精準(zhǔn)噴灑研究十分必要［1-5］。

在精準(zhǔn)噴灑的過程中，對(duì)于玉米幼苗以及雜草進(jìn)行準(zhǔn)確、快速檢測(cè)與識(shí)別是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)噴灑的關(guān)鍵。傳統(tǒng)雜草自動(dòng)識(shí)別方法依賴手工設(shè)計(jì)特征，如形狀和紋理，再使用支持向量機(jī)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)模型分類。Deng等通過提取雜草圖像的顏色、形狀和紋理特征，并對(duì)其進(jìn)行歸一化處理以解決稻田中雜草單一特征識(shí)別精度低的問題；Bakhshipour等利用圖像濾波提取顏色和區(qū)域特征，然后對(duì)場(chǎng)景中每個(gè)目標(biāo)進(jìn)行標(biāo)記，提出一種基于區(qū)域的分類方法，包括敏感度、特異性、正預(yù)測(cè)值和負(fù)預(yù)測(cè)值；Wu等通過圖像處理計(jì)算紋理、形狀、顏色等特征來(lái)識(shí)別作物或雜草。盡管傳統(tǒng)雜草自動(dòng)識(shí)別方法在某些情況下表現(xiàn)不錯(cuò)，但存在以下限制：特征設(shè)計(jì)復(fù)雜、通用性差、難以適應(yīng)新雜草種類和環(huán)境以及識(shí)別準(zhǔn)確度有限，特別是在需要高準(zhǔn)確度的田間噴灑作業(yè)中［6-9］。

隨著近年來(lái)深度學(xué)習(xí)方法不斷發(fā)展，深度學(xué)習(xí)算法被廣泛應(yīng)用，具有強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力，可以通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）有效提取雜草的判別特征，避免了傳統(tǒng)特征提取方法的弊端。Potena等提出基于RGB+NIR圖像的多步視覺系統(tǒng)，使用2種不同的CNN架構(gòu)對(duì)農(nóng)作物和雜草進(jìn)行分類。孫俊等在AlexNet模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一種空洞卷積與全局池化相結(jié)合的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)不同種類的作物幼苗與雜草具有良好的檢測(cè)性能。李彧等提出了一種基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米田間雜草識(shí)別算法，主要通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法擴(kuò)增數(shù)據(jù)集，提升模型的檢測(cè)性能。溫德圣等針對(duì)不同光照條件下雜草識(shí)別特征信息容易缺失的問題，提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雜草識(shí)別方法，通過在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上構(gòu)建Inceptionv3分類器，根據(jù)比對(duì)待檢測(cè)物體與標(biāo)準(zhǔn)對(duì)照物之間的差異性，給出識(shí)別結(jié)果?？簼嵉忍岢隽艘环N多尺度融合模塊和特征增強(qiáng)的雜草檢測(cè)模型，利用不同的擴(kuò)張卷積來(lái)增大感受野，強(qiáng)化嵌入層的特征，提高模型識(shí)別性能［10-15］。

上述研究在檢測(cè)效果方面已經(jīng)取得了一定的成果，但仍有一些不足：未準(zhǔn)確地關(guān)注到玉米除草的最佳時(shí)期——玉米的3～5葉期。在這個(gè)階段，雜草的生長(zhǎng)速度通常會(huì)超過玉米，因此及時(shí)施藥可以有效地抑制雜草的生長(zhǎng)，同時(shí)對(duì)玉米的影響也最小。與此同時(shí)，在玉米3～5葉期田間雜草的目標(biāo)尺度較小，容易受到玉米葉片的遮擋以及復(fù)雜的田地環(huán)境的影響，這給提高檢測(cè)算法的精度帶來(lái)了極大困難。為了解決上述問題，本研究在標(biāo)準(zhǔn)YOLO v8n算法基礎(chǔ)上提出一種重新構(gòu)建特征融合網(wǎng)絡(luò)并嵌入注意力機(jī)制的玉米田間雜草檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)。在包含小目標(biāo)雜草、復(fù)雜的田地環(huán)境、相互遮擋等情況下的玉米田間數(shù)據(jù)集中進(jìn)行驗(yàn)證，并與其他檢測(cè)算法做對(duì)比，驗(yàn)證了本研究方法的有效性。

1" 基于改進(jìn)YOLO v8n的玉米田間雜草檢測(cè)模型

YOLO v8n網(wǎng)絡(luò)由4部分組成：輸入端、骨干網(wǎng)絡(luò)、頸部、檢測(cè)頭部。在輸入端，圖像經(jīng)歷了鑲嵌數(shù)據(jù)增強(qiáng)、自適應(yīng)錨點(diǎn)計(jì)算和自適應(yīng)灰度填充等預(yù)處理步驟。骨干網(wǎng)絡(luò)由CBS模塊、C2f模塊和SPPF模塊組成。CBS模塊的主要結(jié)構(gòu)包含一個(gè)普通的2D卷積、批量歸一化和SiLU激活函數(shù)。C2f模塊由CBS模塊、瓶頸模塊和通道融合模塊Concat組成。頸部層由路徑聚合網(wǎng)絡(luò)（PANet）組成，采用自底向上和自頂向下的結(jié)構(gòu)對(duì)特征圖進(jìn)行特征融合。檢測(cè)頭部則采用了解耦頭部結(jié)構(gòu)，使用2個(gè)獨(dú)立的分支分別負(fù)責(zé)對(duì)象分類和預(yù)測(cè)邊界框回歸。

YOLO v8n考慮了對(duì)象的多尺度性質(zhì)，使用3個(gè)尺度檢測(cè)層來(lái)適應(yīng)不同尺度的對(duì)象。但是在頸部直接對(duì)特征圖進(jìn)行拼接，未能充分考慮目標(biāo)信息在特征圖之間的關(guān)系，尤其是對(duì)于小目標(biāo)雜草而言。小目標(biāo)雜草具有較低的分辨率，而簡(jiǎn)單的特征拼接無(wú)法有效地捕捉到這些目標(biāo)的細(xì)微特征，從而導(dǎo)致檢測(cè)性能下降。

為了解決上述問題，本研究提出了一種基于改進(jìn)YOLO v8n的玉米田地雜草檢測(cè)模型，結(jié)構(gòu)如圖1所示。檢測(cè)模型整體由4部分組成：主干網(wǎng)絡(luò)、輕量級(jí)跨尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)（LCFN）、注意力機(jī)制層以及檢測(cè)頭。

主干網(wǎng)絡(luò)：由CBS模塊、C2f模塊和SPPF模塊組成，用于提取多尺度特征圖，將主干網(wǎng)絡(luò)后4個(gè)階段的特征圖輸出到輕量級(jí)跨尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)。

輕量級(jí)跨尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)（LCFN）：首先通過卷積對(duì)輸入的4個(gè)特征圖的通道數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)并實(shí)現(xiàn)信息的跨通道整合和交互。然后通過自底向上和自頂而下的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)特征融合，得到4個(gè)輸出特征圖。

注意力機(jī)制層：由4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的高效多尺度注意力（EMA）模塊組成，連接到輕量級(jí)跨尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)的4個(gè)輸出特征圖后面，幫助網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注重點(diǎn)區(qū)域和特征中的細(xì)節(jié)。

檢測(cè)頭：經(jīng)過注意力機(jī)制層處理的特征圖在4個(gè)檢測(cè)頭進(jìn)行檢測(cè)。

1.1" 輕量級(jí)跨尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)LCFN和小目標(biāo)預(yù)測(cè)層

3～5葉期玉米田間的雜草尺寸較小。淺層特征圖有更高的空間分辨率，能夠更好地捕獲圖像的細(xì)節(jié)信息，特別是小目標(biāo)和細(xì)微的目標(biāo)特征，因此特征融合網(wǎng)絡(luò)LCFN增加了淺層特征圖PIn2的輸入；1×1卷積用于調(diào)整主干網(wǎng)絡(luò)輸入特征圖的通道數(shù)，實(shí)現(xiàn)跨通道的信息交互、降低計(jì)算復(fù)雜度并提高模型的表達(dá)能力；YOLO v8n原始網(wǎng)絡(luò)采用了Concat操作直接對(duì)2個(gè)特征圖按通道進(jìn)行拼接，但沒有充分關(guān)注特征圖中目標(biāo)信息之間的關(guān)系。通過應(yīng)用通道注意力和空間注意力對(duì)通道信息和空間位置進(jìn)行加權(quán)，再用元素級(jí)乘法實(shí)現(xiàn)特征融合，結(jié)構(gòu)如圖2所示。

LCFN輸入的特征圖PIn2=［160×160×128］、PIn3=［80×80×256］、PIn4=［40×40×512］和PIn5=［20×20×1 024］，經(jīng)過一個(gè)輸出通道數(shù)為256、卷積核大小為1×1的卷積后得到了PIn21、PIn31、PIn41、PIn51。

淺層特征PIn2具有較高的空間分辨率，能夠捕獲到圖像的細(xì)節(jié)信息。但是其通道數(shù)通常較少，表示的語(yǔ)義信息較少。通過增加深度，可以在保持空間分辨率的同時(shí)，增加淺層特征的語(yǔ)義信息；中層特征PIn3經(jīng)過1×1卷積后雖然通道數(shù)并沒有改變，但是1×1卷積可以看作是在通道維度上的全連接層，使PIn3實(shí)現(xiàn)特征圖各個(gè)通道之間的信息交互；深層特征PIn4和PIn5具有較低的空間分辨率，但是深度

較大，包含了豐富的語(yǔ)義信息。然而，過大的深度可能會(huì)導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度過高，而且不利于特征的可視化和理解。通過減少深度，可以在保持豐富語(yǔ)義信息的同時(shí)，降低計(jì)算復(fù)雜度，提高模型的效率。

經(jīng)過卷積后得到的特征圖PIn21、PIn31、PIn41、PIn51，在LCFN當(dāng)中進(jìn)行特征融合，圖2中藍(lán)色圈表示的是自底向上的特征融合；綠色圈表示的是由頂而下的特征融合。自底向上的特征融合以PIn41和PIn51的融合為例，PIn51經(jīng)過上采樣后得到和PIn41具有相同尺寸的PIn511。對(duì)PIn41和PIn511應(yīng)用空間注意力和通道注意力后得到PIn411和PIn512，使得特征圖PIn411和PIn512可以集成局部空間信息和全局通道信息，公式如式（1）所示：

Q=c［s（PIn）］。（1）

式中：Q表示經(jīng)過空間注意力和通道注意力后輸出的特征圖，c和s分別表示通道注意力和空間注意力的權(quán)重。

PIn411和PIn512經(jīng)過1×1卷積后用元素級(jí)乘法合并得到連接后的特征圖PIn42。相比于Concat操作直接拼接特征圖，元素級(jí)乘法融合2個(gè)相同尺寸的特征圖并沒有增加特征圖的通道數(shù)。

將自底向上的特征融合中的上采樣替換成CBS模塊并在輸出后連接1個(gè)C2f模塊得到由頂而下的特征融合過程。特征融合過程中CBS和C2f模塊的輸出通道數(shù)都是256。

由頂而下的特征融合過程中得到了4個(gè)輸出特征圖，分別是POut2=［160×160×256］、POut3=［80×80×256］、POut4=［40×40×256］和POut5［20×20×256］，其中POut2是增加的小目標(biāo)預(yù)測(cè)輸出，相對(duì)比原有的3個(gè)預(yù)測(cè)層，增加的POut2預(yù)測(cè)層增加了一定的參數(shù)量和占內(nèi)存空間，但其對(duì)小目標(biāo)雜草的檢測(cè)性能有一定程度提升。

1.2" 高效多尺度注意力EMA

在3～5葉期的玉米田地中，由于雜草尺寸較小且容易受到環(huán)境干擾的影響，對(duì)于細(xì)節(jié)特征的提取要求較為嚴(yán)格。在這種情況下，合理地運(yùn)用注意力機(jī)制可以為模型提供更加精細(xì)的定位和關(guān)注能力。通過注意力機(jī)制，模型可以將關(guān)注焦點(diǎn)集中在目標(biāo)區(qū)域，使模型能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別和定位小尺寸的雜草。

EMA機(jī)制是由Ouyang等于2023年提出的，EMA的核心思想是激勵(lì)和調(diào)制機(jī)制。激勵(lì)機(jī)制通過計(jì)算輸入數(shù)據(jù)的內(nèi)積和參數(shù)來(lái)生成相似性矩陣。相似矩陣中的每個(gè)元素都表示輸入數(shù)據(jù)的一部分與參數(shù)之間的相似性，相似度越高，表示該部分更重要。調(diào)制機(jī)構(gòu)根據(jù)激勵(lì)機(jī)構(gòu)計(jì)算出的相似度矩陣調(diào)整每個(gè)部分的權(quán)重。EMA機(jī)制結(jié)構(gòu)如圖3所示［16］。

EMA機(jī)制有3個(gè)分支，首先將一個(gè)輸入特征圖X∈RC×H×W在通道方向上劃分為G個(gè)子特征，即 X=［X0，X1，…，XG-1］X∈RC×H×W。在分支1上將劃分的G個(gè)子特征圖與其他分支信息進(jìn)行融合；分支2采用二維平均池化對(duì)特征圖從高度和寬度2個(gè)方向進(jìn)行全局平均池化，公式如式（2）所示：

Zc=1H×W∑Hj∑WiXc（i，j）。（2）

式中：H和W表示特征圖的高度和寬度；Xc表示不同通道的特征張量。

分支3使用3×3卷積操作對(duì)特征圖進(jìn)行處理，有效地捕獲跨維度信息并與其他分支建立不同維度間的聯(lián)系。

EMA的3個(gè)分支整合了通道注意力和空間注意力的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)捕獲全局通道依賴性和局部空間特征，在通道和空間維度之間獲取更加全面的特征。這使得它在小目標(biāo)、模糊目標(biāo)識(shí)別任務(wù)上具有更強(qiáng)大的應(yīng)對(duì)能力。

將EMA機(jī)制嵌入到目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)如圖1所示，在4個(gè)目標(biāo)檢測(cè)頭前嵌入EMA注意力機(jī)制，

經(jīng)EMA處理的特征圖直接由檢測(cè)頭得到檢測(cè)結(jié)果，避免對(duì)EMA中目標(biāo)信息權(quán)重的影響。EMA機(jī)制將部分通道重塑為批量維度，避免了通道降維的情況，從而保留了每個(gè)通道的信息并降低了計(jì)算成本。所以嵌入4個(gè)注意力模塊對(duì)于網(wǎng)絡(luò)并沒有增加較多的參數(shù)量以及占內(nèi)存大小。

EMA機(jī)制動(dòng)態(tài)地調(diào)整了特征圖中目標(biāo)信息的權(quán)重，從而減少與模型無(wú)關(guān)信息的干擾，使得檢測(cè)頭更加專注于目標(biāo)區(qū)域。最終，小尺度目標(biāo)的特征更平衡地進(jìn)入檢測(cè)頭中，從而提高模型對(duì)較小的雜草的檢測(cè)精度。

2" 試驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1" 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

為了保障試驗(yàn)條件的一致性，本研究所有試驗(yàn)操作平臺(tái)均使用Ubuntu 20.04操作系統(tǒng)。在深度學(xué)習(xí)框架方面，采用了PyTorch 2.0.1版本。試驗(yàn)所用CPU為 Intel Xeon Platinum 8160T@2.10 GHz。同時(shí)，為了進(jìn)行試驗(yàn)的深度學(xué)習(xí)計(jì)算，顯卡（GPU）為NVIDIA Tesla V100-16GB，其顯存容量為 16 GB。編程語(yǔ)言為Python。

試驗(yàn)參數(shù)的設(shè)定如下：初始學(xué)習(xí)率為0.001，采用隨機(jī)梯度下降法（SGD）來(lái)更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，學(xué)習(xí)動(dòng)量為0.935，權(quán)重衰減率為0.000 5。

本試驗(yàn)周期為2023年10月至2024年1月，試驗(yàn)地點(diǎn)為陜西科技大學(xué)（西安校區(qū)）電氣與控制工程學(xué)院實(shí)驗(yàn)樓2B216實(shí)驗(yàn)室。

2.2" 圖像來(lái)源及處理

2.2.1" 圖像來(lái)源" 本研究使用來(lái)自于文獻(xiàn)［17］所提供的ACRE-Crop-Weed數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集共500張圖像，涵蓋了黑麥草、芥菜、甘菊、藜麥等雜草和玉米幼苗，這些圖像的分辨率為2 046×1 080。部分圖像樣本如圖4所示，從圖4可以看出圖像具有以下特點(diǎn)：玉米伴生雜草較小、玉米葉片遮擋雜草、自然光線下玉米和雜草陰影等復(fù)雜背景。雜草受多種干擾因素影響，與實(shí)際應(yīng)用的環(huán)境符合。

2.2.2" 圖像特征增強(qiáng)" 為增加試驗(yàn)數(shù)據(jù)集的多樣性，采用了圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，以擴(kuò)展數(shù)據(jù)規(guī)模、減少雜草識(shí)別模型對(duì)特定圖像屬性的依賴，減輕模型過擬合風(fēng)險(xiǎn)，提高模型的穩(wěn)定性。對(duì)500張圖像以8 ∶1 ∶1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集。然后通過應(yīng)用常見的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，如水平、垂直和鏡像翻轉(zhuǎn)，提高數(shù)據(jù)多樣性。通過以上數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，數(shù)據(jù)集規(guī)模擴(kuò)展至2 000張圖像。這一系列操作旨在確保數(shù)據(jù)集的多樣性和模型的魯棒性。

2.2.3" 數(shù)據(jù)標(biāo)注" 采用圖像可視化標(biāo)注工具LabelImg對(duì)數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行標(biāo)注，以便識(shí)別玉米和雜草目標(biāo)，并使用最小外接矩形框來(lái)確定它們的位置。標(biāo)注結(jié)果以標(biāo)準(zhǔn)的XML格式呈現(xiàn)，其中包括圖像的路徑、尺寸（寬度和高度）、通道數(shù)，以及有關(guān)玉米和雜草目標(biāo)的標(biāo)注框信息?？偣泊嬖?種不同的標(biāo)簽類別：其中，玉米標(biāo)簽的數(shù)量為52 272個(gè)，雜草標(biāo)簽的數(shù)量為309 504個(gè)。

2.3" 試驗(yàn)結(jié)果與分析

2.3.1" 評(píng)價(jià)指標(biāo)" 本研究采用平均精度（AP）、平均精度均值（mAP）、模型內(nèi)存用量和參數(shù)量對(duì)檢測(cè)模型的檢測(cè)效果進(jìn)行評(píng)估，平均精度由召回率（R）與準(zhǔn)確率（P）決定，是單個(gè)類別檢測(cè)性能結(jié)果的直觀標(biāo)準(zhǔn)。通過對(duì)準(zhǔn)確率與召回率曲線進(jìn)行積分計(jì)算得到曲線與坐標(biāo)軸構(gòu)成的面積即為平均精度，模型檢測(cè)效果越好，平均精度越高。在得到多個(gè)單一類別平均精度后，對(duì)其求平均值后得到平均精度均值。

2.3.2" 消融試驗(yàn)對(duì)比" 為了驗(yàn)證基于改進(jìn)YOLO v8n的玉米田間雜草檢測(cè)模型的有效性，將本研究模型（YOLO v8n+LCFN+P2+EMA）與標(biāo)準(zhǔn)YOLO v8n、YOLO v8n結(jié)合輕量級(jí)跨尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)（YOLO v8n+LCFN）以及YOLO v8n結(jié)合輕量級(jí)跨尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)并添加小目標(biāo)預(yù)測(cè)層（YOLO v8n+LCFN+P2）進(jìn)行消融試驗(yàn)。表1和圖5展示了不同改進(jìn)方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別性能的影響。

從表1和圖5可知，LCFN作為特征融合網(wǎng)絡(luò)時(shí)模型的平均精度均值增長(zhǎng)了0.4百分點(diǎn)，同時(shí)模型的內(nèi)存用量減小了32.3%、參數(shù)量減少了34.7%。這主要?dú)w結(jié)于LCFN網(wǎng)絡(luò)在特征融合時(shí)使用了空間注意力和通道注意力對(duì)特征圖的特征進(jìn)行加權(quán)，最

后使用元素級(jí)乘法的方式進(jìn)行特征拼接，拼接后的特征圖通道數(shù)小于Concat操作，并且CBS模塊和C2f模塊的輸出通道數(shù)都是256，減少了模型的內(nèi)存用量大小和參數(shù)量。

當(dāng)采用在LCFN的基礎(chǔ)上通過輸入淺層特征圖PIn2以及添加小目標(biāo)預(yù)測(cè)層，模型的內(nèi)存用量和參數(shù)量雖然有一定上升，但是平均精度均值增長(zhǎng)了1.1百分點(diǎn)，這主要?dú)w結(jié)于小目標(biāo)預(yù)測(cè)層具有更多小目標(biāo)細(xì)節(jié)信息。

將EMA模塊嵌入到檢測(cè)頭前，雖然模型占內(nèi)存有了一定增加，但是雜草的平均精度增長(zhǎng)了2百分點(diǎn)，平均精度均值增長(zhǎng)了0.9百分點(diǎn)。最終，改進(jìn)后玉米田間雜草檢測(cè)模型的平均精度均值相較于YOLO v8n提高了2.4百分點(diǎn)，模型內(nèi)存用量由 6.2 MB 減小到4.8 MB，減小了22.6%；模型參數(shù)量由3.00 M下降到2.22 M，減小了26%。

由以上分析可知，本研究提出的基于 YOLO v8n玉米田地雜草檢測(cè)模型在內(nèi)存用量和參數(shù)量都減小的情況下精度提升。

2.3.3" 引入不同注意力機(jī)制的檢測(cè)結(jié)果對(duì)比

為了進(jìn)一步驗(yàn)證EMA注意力機(jī)制的有效性，采用相同的訓(xùn)練集和測(cè)試集，將EMA注意力與其他常見注意力機(jī)制進(jìn)行對(duì)比，將本研究模型的注意力機(jī)制分別替換為CBAM注意力模塊、SimAM注意力模塊、CA注意力模塊、SE注意力模塊以及CPCA注意力模塊［18-23］進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

由表2可知，當(dāng)引入EMA注意力時(shí)模型的平均精度均值和雜草的平均精度最高并且參數(shù)量最少。所以本研究模型將EMA引入到注意力機(jī)制層。

2.3.4" 不同檢測(cè)模型性能對(duì)比分析

為了驗(yàn)證改進(jìn)雜草識(shí)別網(wǎng)絡(luò)在識(shí)別性能方面的優(yōu)勢(shì)，更全面地評(píng)估此模型的性能，將本研究模型與SSD-MobileNet v2、Efficientdet-D0、YOLO v5n、YOLO v8n

及Ultralytics-YOLO v6檢測(cè)模型對(duì)比。均在同一搭建好的試驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行訓(xùn)練，并采用相同的訓(xùn)練集和測(cè)試集［24-25］。

由表3可知，本研究模型在數(shù)據(jù)集上的平均精度均值達(dá)到79.0%，在6個(gè)目標(biāo)檢測(cè)模型中最高，證明了本研究方法的有效性。

本研究模型的平均精度均值分別比 SSD-MobileNet v2、Efficientdet-D0、YOLO v5n、YOLO v8n、Ultralytics-YOLO v6高了30.5、22.8、11.1、2.4、1.8百分點(diǎn)；本研究模型的內(nèi)存用量除大于Efficientdet-D0外，分別比 SSD-MobileNet v2、YOLO v5n、YOLO v8n、Ultralytics-YOLO v6減小了65.7%、9.4%、22.6%、38.5%；本研究模型的參數(shù)量除大于YOLO v5n外，分別比 SSD-MobileNet v2、Efficientdet-D0、YOLO v8n、Ultralytics-YOLO v6減小了 39.7%、42.0%、26.0%、47.5%。

為直觀地展示本研究模型對(duì)玉米田間雜草的檢測(cè)效果，將本研究模型與SSD-MobileNet v2、Efficientdet-D0、YOLO v5n、YOLO v8n和Ultralytics-YOLO v6在測(cè)試集中的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。在陽(yáng)光斜向照射（第1組）和玉米葉片遮擋（第2組）2種情況下的檢測(cè)結(jié)果如圖6所示，所有的檢出目標(biāo)都用邊框標(biāo)記其位置，并顯示該目標(biāo)的所屬類別和置信度值。

從圖6可以看出，SSD-MobileNet v2和Efficientdet-D0模型在2組圖片中相比其他模型存在較多的漏檢，SSD-MobileNet v2在第1組中存在一個(gè)對(duì)于玉米幼苗的錯(cuò)檢（第1組中有2株玉米幼苗，而SSD-MobileNet v2檢測(cè)出3株），2個(gè)模型的檢測(cè)置信度都比較低。

YOLO v5n在2組圖片中的檢測(cè)置信度都較高，但是在第2組中存在漏檢（對(duì)比本研究模型可看出紅色檢測(cè)框中間有3株雜草沒有檢測(cè)到）。

YOLO v8n和Ultralytics-YOLO v6在2張圖片都有著不錯(cuò)的檢測(cè)效果，但是整體置信度仍低于本研究算法。以第2組中紅色檢測(cè)框左側(cè)雜草為例，在YOLO v8n、Ultralytics-YOLO v6和本研究模型中，本研究模型的置信度基本最高。

綜上所述，相比于其他模型，本研究提出的基于改進(jìn)YOLO v8n的玉米田間雜草檢測(cè)模型的檢測(cè)結(jié)果更符合實(shí)際要求，預(yù)測(cè)結(jié)果置信度值高，具有良好的泛化能力和魯棒性。

3" 結(jié)論

本研究針對(duì)3～5葉期玉米田間雜草具有目標(biāo)尺寸小，容易受玉米葉片遮擋以及復(fù)雜田間環(huán)境影響的特點(diǎn)，重構(gòu)了YOLO v8n的特征融合網(wǎng)絡(luò)，減小了模型的內(nèi)存用量和參數(shù)量，增加了一個(gè)小目標(biāo)預(yù)測(cè)層來(lái)增強(qiáng)對(duì)小目標(biāo)雜草的檢測(cè)能力。

為了增強(qiáng)玉米田間雜草檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)精度，在每個(gè)檢測(cè)頭前嵌入了EMA注意力機(jī)制，增加的預(yù)測(cè)層一定程度上改善了網(wǎng)絡(luò)對(duì)于小目標(biāo)雜草的檢測(cè)能力，而注意力模塊動(dòng)態(tài)地調(diào)整了特征圖中目標(biāo)信息權(quán)重，從而減少與模型無(wú)關(guān)信息的干擾，使得檢測(cè)頭更加專注于目標(biāo)區(qū)域。改進(jìn)后模型對(duì)雜草的平均精度增加了5.1百分點(diǎn)，內(nèi)存用量和參數(shù)量分別減小了22.6%和26.0%。

為了驗(yàn)證本研究玉米田間雜草檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的有效性，在同一數(shù)據(jù)集上與其他目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，本研究改進(jìn)的雜草檢測(cè)模型的平均精度均值分別比SSD-MobileNet v2、Efficientdet-D0、YOLO v5n、YOLO v8n、Ultralytics-YOLO v6高了30.5、22.8、11.1、2.4、1.8百分點(diǎn)，并且參數(shù)量和模型占內(nèi)存空間也處于較低水平。

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