计量学报

作者：高美静, 尹浩正, 傅昊翔, 王昆达, 燕永浩, 解运佳

关键词：光学计量,水母检测与识别,YOLOv5-LED,Ghost轻量化,四尺度特征融合

基金：国家自然科学基金(61971373)

针对水母识别分类算法存在准确度低、实时性差、识别种类少等问题，提出YOLOv5-LED水母识别分类算法。首先，设计了G-Conv模块、G-BottleNeck模块和G-C3模块，并在此基础上构建基于Ghost的特征提取模块；其次，提出四尺度特征检测头结构，设计了基于双向跨尺度PANet的特征融合结构并引入CBAM注意力机制，构建了一种新的水母检测与识别算法模型YOLOv5-LED；最后，改进了目标框损失函数，引入了基于KL散度的分布损失函数来替代交叉熵损失函数，对候选框生成算法进行了改进，且引入了基于Cluster NMS的方法来替代YOLOv5中的加权NMS算法。实验结果表明，以（0.5∶0.95）阈值为标准，YOLOv5-LED的平均检测精度较基础YOLOv5提高2.7%，参数量减少13.6%，计算量减少7.2%，在提高精度的同时，减少了一定的参数量和计算量，实现了网络轻量化。

来源：2025年第10期

《计量学报》期刊编辑部

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