【摘 要】
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自然环境下,苹果采摘机器人进行采摘任务时易受到环境因素的影响,导致其视觉系统的检测性能降低,出现误检和漏检的情况.针对此问题,在YOLOv3的基础上,提出了一种基于多尺度与混合注意力机制的目标检测模型PM-YOLOv3.首先,改进YOLOv3的特征提取网络,减少网络残差模块的数量,引入多尺度卷积,构建新的特征提取网络;然后,添加注意力机制模块,强化重要的特征信息,忽略无关的信息;最后,对先验框进行改进.实验结果表明:改进的PM-YOLOv3检测模型在测试集上的F1值可达到93.6％,有明显的提高,能满足自
【机 构】
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中南民族大学 计算机科学学院 & 湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心,武汉 430074
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自然环境下,苹果采摘机器人进行采摘任务时易受到环境因素的影响,导致其视觉系统的检测性能降低,出现误检和漏检的情况.针对此问题,在YOLOv3的基础上,提出了一种基于多尺度与混合注意力机制的目标检测模型PM-YOLOv3.首先,改进YOLOv3的特征提取网络,减少网络残差模块的数量,引入多尺度卷积,构建新的特征提取网络;然后,添加注意力机制模块,强化重要的特征信息,忽略无关的信息;最后,对先验框进行改进.实验结果表明:改进的PM-YOLOv3检测模型在测试集上的F1值可达到93.6％,有明显的提高,能满足自然环境下对苹果目标的准确检测.
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