基于改進(jìn)YOLOv3樹上板栗栗蓬目標(biāo)檢測(cè)方法

摘要： 板栗人工采收效率低、勞動(dòng)強(qiáng)度大、易傷人，基于機(jī)器視覺的無人機(jī)采摘板栗栗蓬既高效又安全、為了快速識(shí)別和準(zhǔn)確定位自然環(huán)境下板栗栗蓬目標(biāo)，提出一種改進(jìn)YOLOv3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的YOLOvc栗蓬目標(biāo)檢測(cè)方法。通過在網(wǎng)絡(luò)YOLOv3層前端添加融合通道注意力與空間注意力機(jī)制的CBAM注意力機(jī)制模塊，提高深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)小栗蓬目標(biāo)特征提取能力。在YOLOv3原有損失函數(shù)基礎(chǔ)上添加焦點(diǎn)損失函數(shù)，... （共6頁）