基于改進(jìn)Faster R-CNN的蘋果采摘視覺定位與檢測方法

摘要： 針對采摘機(jī)器人對場景中目標(biāo)分布密集、果實相互遮擋的檢測及定位能力不理想問題，提出一種引入高效通道注意力機(jī)制(ECA)和多尺度融合特征金字塔(FPN)改進(jìn)Faster R-CNN果實檢測及定位方法。首先，利用表達(dá)能力較強(qiáng)的融合FPN的殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet50替換原VGG16網(wǎng)絡(luò)，消除了網(wǎng)絡(luò)退化問題，進(jìn)而提取更加抽象和豐富的語義信息，提升模型對多尺度和小目標(biāo)的檢測能力；其次，引入注... （共8頁）