水果目标检测[1] : RT-DETR-Tomato

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摘要：

YOLO模型对番茄检测这个课题的问题：

番茄检测方面的问题：

RT-DETR可以解决的问题：

RT-DETR-TOMATO的改进

（1）重建RT-DETR模型主干：

（2）BiFormer视觉Transformer与双级路由注意力的集成：

数据：

数据集来源和采集

数据集划分与标注

数据集多样化与增强

模型训练的软硬件环境和性能评估指标。

实验平台

模型训练参数

性能评估指标

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摘要：

番茄的检测对于提高生产效率至关重要，基于图像识别的番茄检测方法是主要的方法。然而，这些方法面临着小目标提取困难、检测精度低、处理速度慢等挑战。因此，本文提出了一种改进的RT-DETR-Tomato模型，用于复杂环境条件下的高效番茄检测。该模型主要由Swin Transformer块、BiFormer模块、路径合并、多尺度卷积层和全连接层组成。在这个提出的模型中，Swin Transformer被选为新的骨干网络来取代ResNet50，因为它具有捕捉更广泛的全局依赖关系和上下文信息的卓越能力。同时，Swin Transformer中采用了轻量级BiFormer块，通过内容感知的灵活计算分配来降低计算复杂度。实验结果表明，最终RT-DETR-Tomato模型的平均准确率较原始模型有较大提升，模型训练时间大幅减少，展现出更好的环境适应性。未来，RT-DETR-Tomato模型可以与智能巡检、采摘机器人集成，实现对农作物的精准识别，保障农作物的安全和农业生产的顺利进行。

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YOLO模型对番茄检测这个课题的问题：

1.它们在检测小物体方面的表现不如专门针对小物体检测优化的模型；

2.在番茄地里，番茄生长密集，相互遮挡，YOLO模型可能会出现漏检或重叠目标检测不准确的问题；

3.西红柿往往生长在复杂的自然环境中，有叶子、茎和其他植物，这会干扰目标检测

4.在资源受限的环境中，模型需要进一步优化以满足计算和存储限制。

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番茄检测方面的问题：

尽管前述利用颜色或形状特征和机器学习的研究在水果检测方面取得了一定进展，但番茄检测仍存在一些问题：

（1）自然光照条件的变化对番茄的颜色特征有显著影响，导致基于颜色的检测方法性能不稳定

（2）叶枝遮挡、番茄间重叠、丛生导致检测算法难以准确识别番茄；

（3）在小目标检测方面没有实现改进；

（4）有些方法虽然检测精度有所提高，但检测速度达不到实时性要求。

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RT-DETR可以解决的问题：

1.提供了速度和准确性之间的平衡，允许从图像中直接预测对象，而不需要预定义的锚框或候选框。降低了计算成本，并避免了由于不正确的框选择而导致的错误检测和漏检。

2.DETR可以处理不同大小和数量的物体，并可以直接输出物体特征向量，这些特征向量可用于后续任务，如目标跟踪。

3.解决它在特征提取方面的局限性，将它与Swin Transformer[11]和BiFormer Attention相结合.

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RT-DETR-TOMATO的改进