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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明公开了一种基于注意力YOLOv5模型的自动水果识别方法，包括以下步骤：1、将数据集的原始图像进行预处理；2、输入主干网络提取特征，并使用SENet注意力模块得到一个与通道对应的一维向量作为评价分数；3、将评价分数通过乘法操作作用到featuremap的对应通道上，得到用于水果识别的有效特征；4、经过FeaturePyramidNetworks和PathAggregationNetwork结构将特征融合；5、对图像特征进行预测，使用CIOU考虑目标框与预测框的高宽比和中心点之间的关系，提升预测精度，根据大、中、小目标分别输出识别结果。
主权项：1.一种基于注意力YOLOv5模型的自动水果识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、将数据集的原始图像进行预处理；步骤2、输入主干网络提取特征，并使用SENet注意力模块得到一个与通道对应的一维向量作为评价分数；步骤3、将评价分数通过乘法操作作用到featuremap的对应通道上，得到用于水果识别的有效特征；步骤4、经过特征金字塔和路径聚合网络结构将特征融合；步骤5、对图像特征进行预测，使用CIOU考虑目标框与预测框的高宽比和中心点之间的关系，提升预测精度，根据大、中、小目标分别输出识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于注意力YOLOv5模型的自动水果识别方法
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