基于注意力机制和深度神经网络的中华绒螯蟹品级快速鉴定方法研究

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摘要 提出一种基于注意力机制和深度神经网络（YOLO-v7）的中华绒螯蟹品质快速预测的新方法。首先，蟹在自然环境中生长会形成背部花纹特征，根据形态测量学将其划分为侧齿、龙骨脊、额突、疣突、颈沟、复眼6种特征，提出基于对称度的特征定量计算方法，并根据视觉注意力机制可视化YOLO-v7模型中对分类精准度较高的区域，采用LabelImg图像标记软件分别对差异较大的前5种组合特征进行活力品级标记，然后基于YOLO-v7模型对标记好的数据进行训练和推理，得到最优中华绒螯蟹品级鉴定和预测模型。（剩余16252字）