基于改进轻量化YOLO v7的成熟期香梨目标检测方法

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doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2024.20.015

摘要：为在自然环境下准确地识别和检测香梨果实，以YOLO v7为基础网络模型，针对果园中香梨果实、果叶、枝干之间相互遮挡问题，提出一种改进的轻量化YOLO v7梨果目标检测方法。该方法将MobileNet v3引入YOLO v7 模型中作为其骨干特征提取网络，从而减少网络的参数量，使其更容易部署在移动端和生产实际，在特征融合层引入协同注意力机制CA（coordinate attention）模块，以提高网络的特征表达能力，将原YOLO v7中的损失函数CIoU替换为SIoU，从而提高模型的检测速度和性能。（剩余11199字）