基于改进YOLOv7模型的朝天椒果实识别方法

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摘要：  朝天椒果实的准确识别是实现智能采摘的关键步骤，针对其生长环境复杂、果实大小不一、遮挡重叠等造成识别准确率低的问题，本研究提出一种基于改进YOLOv7的朝天椒果实识别方法。以YOLOv7为基础模型，设计了一种含有残差结构的AM_F模块，将其融合在YOLOv7主干网络中；基于空间、通道注意力机制的结构改进得到SAM_F、SE_ECA模块，分别将其融合在主干网络和颈部网络中，并进行结构简化，同时将SPP_CSP结构中的SPP替换为SPPF，实现参数计算量的精简，最终得到改进型YOLOv7模型——YOLOv7-F。（剩余14248字）