基于改进YOLOv7的复杂环境下的葡萄成熟度检测.docx

基于改进YOLOv7的复杂环境下的葡萄成熟度检测

目录

基于改进YOLOv7的复杂环境下的葡萄成熟度检测（1）．．．．．．．．．．．．3

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

方法与技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1YOLOv7算法简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1.1YOLO系列算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1.2YOLOv7算法特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2改进YOLOv7算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2.1数据增强策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2.2特征融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2.3损失函数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3实验环境与工具．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1数据采集与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1.1数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1.2标注方法与标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2数据预处理与划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2.1预处理步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.2.2划分训练集、验证集与测试集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1.1训练参数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.1.2评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.2.1模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.2.2不同改进方法的对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.3复杂环境下检测效果验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.2存在的问题与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

基于改进YOLOv7的复杂环境下的葡萄成熟度检测（2）．．．．．．．．．．．29

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

二、相关技术与背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

YOLOv7算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．