基于改進(jìn)YOLOv5的蘋(píng)果采摘機(jī)器人多目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究

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摘要：針對(duì)采摘機(jī)器人多目標(biāo)檢測(cè)影響因素多、識(shí)別準(zhǔn)確率低等問(wèn)題，為給采摘機(jī)械手提供有效的視覺(jué)引導(dǎo)，提出一種改進(jìn)YOLOv5目標(biāo)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)模型。首先，在YOLOv5s的基礎(chǔ)上利用改進(jìn)Ghost模塊替代CSP模塊，以減少模型計(jì)算量，使模型更為輕量化。考慮到預(yù)測(cè)框與目標(biāo)框的橫縱比問(wèn)題，用CIoU_Loss替換GIoU_Loss作為損失函數(shù)，提高目標(biāo)回歸的穩(wěn)定性。（剩余12687字）