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摘要
【目的】选取樱桃番茄果实深度学习识别模型，实现对温室樱桃番茄果实快速、准确的检测。【方法】采集樱桃番茄果实样本，标注数据，构建数据集，对YOLOv4和YOLOv4-Tiny算法模型进行训练，并对训练得到的模型进行精确率、召回率、平均准确率、综合评价指标F1值的分析。【结果】在训练好的YOLOv4和YOLOv4-Tiny算法模型上，樱桃番茄果实识别预测准确率分别为100%和96.84%、召回率分别为91.12%和90.53%、平均精确率分别为96.32%和94.18%、综合评价指标F1值分别为0.95和0.94。【结论】YOLOv4算法模型明显优于YOLOv4-Tiny，能够实现对樱桃番茄果实目标的准确检测。
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单位中国农业大学; 山东省烟台市农业科学研究院
