基于可形变卷积与SimAM注意力的密集柑橘检测算法

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摘要：针对现有检测算法难以检测自然场景下小而密集的柑橘问题，提出一种DS-YOLO（Deformable Convolution SimAM YOLO）密集柑橘检测算法。引入可形变卷积网络（Deformable Convolution）代替原YOLOv4中的特征提取网络部分卷积层，使特征提取网络能自适应提取遮挡、重叠等导致柑橘形状信息缺失的位置特征，在特征融合模块中，增加新的检测尺度并融合SimAM注意力机制，增强模型对于小而密集柑橘特征的提取能力。（剩余10856字）

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