基于多尺度与混合注意力机制的苹果目标检测

作者：毛腾跃; 宋阳; 郑禄

来源：中南民族大学学报(自然科学版), 2022, 41(02): 235-242.

• 苹果目标检测
• 多尺度卷积
• 注意力机制

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.

• 单位
  中南民族大学