Improving the network architecture of YOLOv7 to achieve real-time grading of canola based on kernel health
Notice bibliographique
Résumé
The occurrence of heated and immature canola kernels caused by excessive drying and frost damage is undesired by grain buyers due to low oil yield and diminished market value. The current grading process is visually examining each kernel's endosperm colour and counting the damaged seeds. As this process is time-consuming, the current study proposes an automated grading technique based on multi-object detection, tracking, and counting. The detection task was achieved via an improved YOLOv7 network (YOLOv7_ours) to increase its performance in accurately identifying small objects and decrease its computational cost and size; by adding two convolutional block attention modules and substituting convolutional layers with ghost layers in all the Efficient Layer Aggregation Networks modules, and in the Spatial Pyramid Pooling Cross Stage Partial module present in YOLOv7. The detection weights were fed to the ByteTrack multiple object tracker to track the detections frame by frame in a video feed. The unique identities generated by the tracker for each detected object of interest were then used to count the number of defects using a line cross algorithm. The mean average precision ([email protected]) obtained after training the YOLOv7_ours model was 1.02% better and its cost and size were 32.1% and 37.1% lower than the baseline YOLOv7 model. In a test video, the tracking model achieved a multi-object tracking accuracy of 84.8% and the counting accuracy was determined to be 93.9%. This three-stage model can be readily deployed in an edge device for accurate and real-time grading of canola kernels by grain buyers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».