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摘 要:針對(duì)光照、遮擋、果實(shí)密集以及分布不均衡等復(fù)雜環(huán)境造成草莓識(shí)別不準(zhǔn)確問(wèn)題,該文提出一種基于YOLOv7的改進(jìn)模型為YOLOv7-SCC,制作草莓樣本數(shù)據(jù)集建立真實(shí)采摘的復(fù)雜環(huán)境數(shù)據(jù),首先,使用輕量級(jí)特征提取網(wǎng)絡(luò)ShuffleNetv2替換YOLOv7主干網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)輕量化的同時(shí)有效減少模型參數(shù)量;其次,引入CBAM注意力機(jī)制模塊,從而增強(qiáng)特征網(wǎng)絡(luò)對(duì)草莓區(qū)域的識(shí)別;最后,選用內(nèi)容感知特征重組(CARAFE)上采樣來(lái)擴(kuò)展特征融合網(wǎng)絡(luò)中的感受野并充分利用語(yǔ)義信息。(剩余9474字)
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基于改進(jìn)YOLOv7的高壟草莓成熟度實(shí)時(shí)檢測(cè)研究
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