可训练变换器和RdNet在果实识别网络中的应用

来源 :青岛大学学报(工程技术版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：hyperpp

【摘要】

：

为解决YOLO算法由于其端到端的网络结构导致某些尺度上的特征被淡化或丢失使识别率较低的问题,本文以葡萄为例,对可训练变换器和RdNet在果实识别网络中的应用进行研究。提出基于可训练变换器和多尺度特征图融合的改进YOLO算法,以自主设计的基于堆叠残差块和降采样块的RdNet作为特征提取网络,采用converter变换器结构进行不同尺度的特征变换融合,从采集并筛选的葡萄果园照片中,随机选取120张作为

【作者】

：

崔翔宇赵红朱智富袁焕涛仇俊政牟亮

【机构】

：

青岛大学机电工程学院,青岛大学物理科学学院

【出处】

：

青岛大学学报(工程技术版)

【发表日期】

：

2021年01期

【关键词】

：

卷积神经网络葡萄目标检测多尺度特征 YOLO convolutional neural network grape object detection mu

【基金项目】

：

山东省重点研发计划(2018GGX105004),青岛市民生科技计划(19-6-1-88-nsh)

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