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基于輕量化改進YOLO v7-Tiny算法的蘋果檢測與分類

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摘要：為了解決傳統(tǒng)蘋果分揀方法效率低下、實時性差等問題，提出一種基于輕量化YOLO v7-Tiny算法的改進方法，用于檢測和分類蘋果的好果和壞果。首先，為提升非線性和泛化能力，采用深度可分離卷積策略，并對PReLU激活函數(shù)進行重新設(shè)計以減少參數(shù)量。同時，為增強對目標輪廓和空間位置的特征感知能力，引入CBAM和ECA 2種注意力機制，以防止梯度消失和過擬合問題。（剩余11317字）

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