基于改進YOLOv7模型的朝天椒果實識別方法

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摘要：  朝天椒果實的準(zhǔn)確識別是實現(xiàn)智能采摘的關(guān)鍵步驟，針對其生長環(huán)境復(fù)雜、果實大小不一、遮擋重疊等造成識別準(zhǔn)確率低的問題，本研究提出一種基于改進YOLOv7的朝天椒果實識別方法。以YOLOv7為基礎(chǔ)模型，設(shè)計了一種含有殘差結(jié)構(gòu)的AM_F模塊，將其融合在YOLOv7主干網(wǎng)絡(luò)中；基于空間、通道注意力機制的結(jié)構(gòu)改進得到SAM_F、SE_ECA模塊，分別將其融合在主干網(wǎng)絡(luò)和頸部網(wǎng)絡(luò)中，并進行結(jié)構(gòu)簡化，同時將SPP_CSP結(jié)構(gòu)中的SPP替換為SPPF，實現(xiàn)參數(shù)計算量的精簡，最終得到改進型YOLOv7模型——YOLOv7-F。（剩余14248字）