基于改進(jìn)YOLO v7輕量化模型的自然果園環(huán)境下蘋(píng)果識(shí)別方法
農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)
頁(yè)數(shù)： 13 2024-01-17
摘要： 針對(duì)自然果園環(huán)境下蘋(píng)果果實(shí)識(shí)別中，傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法往往很難在檢測(cè)模型的檢測(cè)精度、速度和輕量化方面實(shí)現(xiàn)平衡，提出了一種基于改進(jìn)YOLO v7的輕量化蘋(píng)果檢測(cè)模型。首先，引入部分卷積(Partial convolution, PConv)替換多分支堆疊模塊中的部分常規(guī)卷積進(jìn)行輕量化改進(jìn)，以降低模型的參數(shù)量和計(jì)算量；其次，添加輕量化的高效通道注意力(Efficient channe... （共13頁(yè)）
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