基于改進(jìn)YOLOv7的蘋(píng)果生長(zhǎng)狀態(tài)及姿態(tài)識(shí)別

摘要： 針對(duì)目前蘋(píng)果在復(fù)雜環(huán)境下難以進(jìn)行生長(zhǎng)狀態(tài)分類識(shí)別、姿態(tài)信息同步獲取等問(wèn)題，該研究提出了一種基于改進(jìn)YOLOv7的蘋(píng)果生長(zhǎng)狀態(tài)分類和果實(shí)姿態(tài)融合識(shí)別方法。首先改進(jìn)多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)，在骨干網(wǎng)絡(luò)中增加160×160的特征尺度層，用于增強(qiáng)模型對(duì)微小局部特征的識(shí)別敏感度；其次引入注意力機(jī)制CBAM(convolutional block attention module)，改善網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸... （共9頁(yè)）