基于改進YOLO v5的輕量級果園蘋果檢測算法

摘要： 為了解決蘋果采摘機器人識別算法中涉及到的復雜網(wǎng)絡架構及大量參數(shù)占用內(nèi)存巨大、計算需求龐大所導致的檢測模型反應緩慢等問題，提出一種改進YOLO v5模型的輕量級果園蘋果檢測算法。首先，使用帶有SE注意力機制的DepthSepConv模塊和改進的Fast-C3模塊對YOLO v5的Backbone網(wǎng)絡部分進行重組，保持較高的精確率的同時減小模型體積；其次，用改進的Fast-C3模塊... （共9頁）