基于改進YOLOv7的高壟草莓成熟度實時檢測研究

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摘  要：針對光照、遮擋、果實密集以及分布不均衡等復雜環(huán)境造成草莓識別不準確問題，該文提出一種基于YOLOv7的改進模型為YOLOv7-SCC，制作草莓樣本數據集建立真實采摘的復雜環(huán)境數據，首先，使用輕量級特征提取網絡ShuffleNetv2替換YOLOv7主干網絡，實現輕量化的同時有效減少模型參數量；其次，引入CBAM注意力機制模塊，從而增強特征網絡對草莓區(qū)域的識別；最后，選用內容感知特征重組（CARAFE）上采樣來擴展特征融合網絡中的感受野并充分利用語義信息。（剩余9474字）