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摘要
为提高水果识别准确率，增强目标检测算法的泛化能力，文章提出基于改进YOLOv4的水果识别目标检测模型。采用边框标注和特征标注相融合的方式解决遮挡问题，对训练所用anchor框进行K-means聚类分析，将EIOU Loss函数代替CIOU Loss函数作为模型损失函数，将ASPP模块代替SPP模块进行多尺度特征提取，从而优化模型性能，提高模型识别准确率。实验结果表明，改进YOLOv4模型识别效果较好，mAP值达到95.92%，比原YOLOv4模型提升1.79个百分比，说明模型可以在该数据集上取得较好效果。
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单位华南农业大学; 电子工程学院
