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题名基于改进YOLOv7的草莓成熟度检测方法
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作者
李红丹
帅璐宇
徐雪环
蒲海波
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机构
四川农业大学信息工程学院
四川省雅安市数字农业工程技术研究中心
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出处
《四川农业大学学报》
CSCD
北大核心
2024年第3期561-571,共11页
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基金
国家自然科学基金(32172122)
四川省自然科学基金面上项目(22ZDYF0095)。
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文摘
【目的】为实现自然环境下草莓及其成熟度的高效准确检测,设计了一款改进的YOLOv7的草莓成熟度检测模型。【方法】模型采用YOLOv7作为基础网络对草莓成熟度进行检测。首先,使用PConv卷积替换原Head部分的3×3卷积以提高检测速度。其次,在部分特征层添加CBAM注意力机制提高模型关注重要信息的能力;再将原本上采样中简单的双线性插值算子替换为CARAFE,增加模型对草莓果实细节的感知能力。最后,利用迁移学习实现草莓数据集的训练和微调。【结果】改进前的模型mAP50为85.6%,改进后的模型mAP50为87.7%,参数量从原来的9.14×10^(6)下降为7.32×10^(6),GFLOPs下降为19.8,提高了检测速度。【结论】改进后的模型在草莓及其成熟度的检测中具有更高的检测精度和速度,可以在实际应用场景中实现草莓果实的生长监测。
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关键词
目标检测
YOLOv7
迁移学习
草莓
成熟度分类
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Keywords
target detection
YOLOv7
transfer learning
strawberry
ripeness classification
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S669.4
[农业科学—果树学]
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