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申请/专利权人：江苏科技大学
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv7的果园苹果检测方法，包括如下步骤：步骤1：获取果园苹果的图像，并进行数据增强；步骤2：根据数据增强后的图像数据集进行数据集预处理；步骤3：构建YOLOv7模型，其中，先用卷积注意力机制替换主干网络中ELAN模块末端的卷积层，再用PConv模块替换主干网络中ELAN模块以及头部网络中ELAN‑W模块的卷积层；步骤4：用步骤2中预处理后的数据集，通过渐进式复杂扩展训练策略对构建的YOLOv7模型进行训练；步骤5：用训练好的YOLOv7模型对果园苹果进行检测。本发明将CBAM注意力机制、PConv融入到特征提取网络中，提高果园复杂背景中苹果的检测精度，减少漏检错检情况，减少模型的参数量和计算量。
主权项：1.一种基于YOLOv7的果园苹果检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取果园苹果的图像，并进行数据增强；步骤2：根据数据增强后的图像数据集进行数据集预处理；步骤3：构建YOLOv7模型，其中，先用卷积注意力机制替换主干网络中ELAN模块末端的卷积层，再用PConv模块替换主干网络中ELAN模块以及头部网络中ELAN-W模块的卷积层；步骤4：用步骤2中预处理后的数据集，通过渐进式复杂扩展训练策略对构建的YOLOv7模型进行训练；步骤5：用训练好的YOLOv7模型对果园苹果进行检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏科技大学 一种基于YOLOv7的果园苹果检测方法
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