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摘要
为了快速识别自然环境下的成熟草莓与未成熟草莓，本研究提出了基于EfficientDet-D1的草莓快速检测及分类方法。该方法具有EfficientNet网络中快速归一化特征加权融合特点，应用该方法与YOLOv3、YOLOv4、Faster-RCNN以及EfficientDet-D0模型进行对比试验，结果显示，YOLOv3、YOLOv4、FasterRCNN、EfficientDet-D0和EfficientDet-D1等5种算法的平均精度均值（PmA）分别为89.51%、69.02%、96.54%、96.71%、97.50%。试验结果表明，EfficientDet-D1在成熟草莓与未成熟草莓的检测性能均优于其他4种目标检测算法，有较好的泛化性和鲁棒性，且使用模型参数量较小的EfficientNet网络，更适合作用于移动端识别，可实现草莓快速识别中的速度与精度要求。
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