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基于改进YOLOv7的草莓目标检测方法

         

摘要

为实现草莓果实成熟度的精准快速识别,该文提出一种基于改进YOLOv7的草莓目标识别方法。针对实地大棚环境下采集到的草莓数据集,首先使用LabelImg对数据集分类型标注,然后使用改进后的Kmeans聚类算法进行先验框尺寸的计算,在主干中加入CBAM注意力机制增加模型的识别精度,最后采用分阶段的训练方法对搭建的YOLOv7模型进行模型评估。实验结果表明,草莓目标检测的mAP均值达到92.3%,召回率达到85.7%,精确率达到91%,单张图像的检测时间为27 ms,该方法能够快速准确地对复杂环境下草莓果实的成熟度进行检测,为实现草莓产业智能化发展奠定基础。

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