基于改進(jìn)YOLOv4模型的番茄成熟度檢測(cè)方法

摘要： 目的:解決現(xiàn)有番茄成熟度檢測(cè)方法存在的檢測(cè)精度低和模型參數(shù)量多等問(wèn)題。方法:基于番茄圖像采集系統(tǒng)，提出了一種改進(jìn)的YOLOv4模型用于番茄成熟度自動(dòng)檢測(cè)。將輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)MobileNetv3網(wǎng)絡(luò)引入模型替換CSPDarkNet53網(wǎng)絡(luò)，降低模型復(fù)雜度。在SPP模塊中采用平均池化替代最大池化，提高算法對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)精度。在上采樣過(guò)程中引入注意力機(jī)制CBAM增強(qiáng)深淺層特征融合能力，并...