基于轻量化YOLOX算法的东北虎检测

• 作者: 于文华 谢永华 东北林业大学计算机与控制工程学院
• 来源期刊: 野生动物学报
• 学科: 生物学
• 关键词: YOLOX算法 目标检测 轻量化 东北虎
• 年，卷（期）: 2024,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 51-58
• 页数: 8页
• 语种: 中文

摘要

以大型哺乳动物东北虎(Panthera tigris altaica)为例，通过使用圈养东北虎监测影像数据集(ATRW)，采用YOLOX算法对东北虎进行目标检测研究，检测速度为87.59张/s,0.50阈值准确率(mAP0.50)为97.32%,0.75阈值准确率(mAP0.75)为75.10%，模型总参数量为8.938×106。通过筛选无锚框算法，对选出的YOLOX算法进行轻量化、添加注意力机制及网络损失函数的优化，优化后的算法检测速度提升1.74张/s,mAP0.50准确率提升1.02个百分点，mAP0.75准确率提升1.53个百分点，模型的总参数量减少18.47%。算法改进后，在提升识别准确率的同时，有效降低了检测算法依托硬件的需求，为东北虎的野外行为研究、保护生物多样性及东北虎的野外相关数据收集提供了检测算法。