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申请/专利权人：苏州市农业科学院(江苏太湖地区农业科学研究所)
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv7‑RA的火龙果品质与成熟度双指标检测方法、装置、计算机可读存储介质及产品，涉及火龙果检测技术领域，包括：采集数据集；数据集为火龙果图像；对数据集进行扩充和增强；构建火龙果品质与成熟度双指标检测模型；火龙果品质与成熟度双指标检测模型为YOLOv7‑RA网络模型，包括：主干网络模块、特征融合模块及检测头模块；主干网络模块、特征融合模块以及检测头模块依次连接；基于扩充和增强后的数据集对火龙果品质与成熟度双指标检测模型进行训练；将火龙果图像输入至训练好的火龙果品质与成熟度双指标检测模型中，得到火龙果的位置、类别及置信度信息。本发明中的上述方案能够实现复杂背景下火龙果品质与成熟度双指标的精准检测。
主权项：1.一种基于YOLOv7-RA的火龙果品质与成熟度双指标检测方法，其特征在于，包括：采集数据集；所述数据集为火龙果图像；对所述数据集进行数据扩充和图像增强；根据火龙果品质与成熟度指标对数据扩充和图像增强后的数据集进行标注并划分数据集，得到训练集、验证集和测试集；构建火龙果品质与成熟度双指标检测模型；所述火龙果品质与成熟度双指标检测模型为YOLOv7-RA网络模型，具体包括：主干网络模块、特征融合模块以及检测头模块；所述主干网络模块、特征融合模块以及检测头模块依次连接；将火龙果图像输入至所述主干网络中，得到中间层、中下层和底层特征，并将所述中间层、中下层和底层特征输入至所述特征融合模块进行集中融合，得到融合后的特征；将融合后的特征输入至所述检测头模块，得到预测结果；基于所述预测结果、损失函数以及所述训练集对所述火龙果品质与成熟度双指标检测模型进行训练；将火龙果图像输入至训练好的火龙果品质与成熟度双指标检测模型中，得到火龙果的位置、类别以及置信度信息，实现火龙果品质与成熟度双指标检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州市农业科学院(江苏太湖地区农业科学研究所) 基于YOLO v7-RA的火龙果品质与成熟度双指标检测方法、装置、计算机可读存储介质及产品
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