基于改進(jìn)YOLOv7-tiny的多光譜蘋(píng)果表層缺陷檢測(cè)

摘要： 針對(duì)蘋(píng)果表層存在多種缺陷類型、對(duì)不同缺陷的檢測(cè)方法不同的問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)YOLOv7-tiny的缺陷檢測(cè)模型，結(jié)合相機(jī)采集的RGB+NIR多光譜圖像對(duì)蘋(píng)果表層多種缺陷進(jìn)行了檢測(cè)和分類。首先，為了提取更多有效的特征信息，提高對(duì)缺陷的定位能力，在主干網(wǎng)絡(luò)中使用坐標(biāo)注意力（CA）機(jī)制聚合坐標(biāo)信息，同時(shí)在主干網(wǎng)絡(luò)后添加上下文轉(zhuǎn)換器（CoT）模塊以增加全局感受野；其次，為了增強(qiáng)高效... （共9頁(yè)）