基于改進(jìn)YOLOv7的香煙品類檢測(cè)技術(shù)研究

摘要： 本文針對(duì)煙草行業(yè)在稽查、盤庫(kù)等香煙品類檢測(cè)工作場(chǎng)景中存在的工作量大、效率低和時(shí)間成本高的問(wèn)題,對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的香煙品類自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)展開研究。首先,實(shí)場(chǎng)采集10 000余張香煙盤庫(kù)圖像,建立首個(gè)常見香煙品規(guī)圖像檢測(cè)數(shù)據(jù)集CCD-12K。其次,由于現(xiàn)有方法檢測(cè)的準(zhǔn)確度不高難以滿足實(shí)際應(yīng)用的需要,提出一種融合可變形卷積DCNv2和自注意力的香煙品類檢測(cè)模型YOLOv7-Cr。檢測(cè)模型... ... （共10頁(yè)）