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DOI: 10.12361/2661-376X-06-01-159531

基于感受野动态注意力的苹果检测研究

万福涛*, 王洋, 戚俊杰

西京学院计算机学院

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摘要：传统的物体检测方法在农业环境中，尤其是在苹果检测应用中，常因复杂背景、苹果间的遮挡以及苹果本身大小变化大等问题而面临识别精度不足和误检率高的困难。为了解决这些困难，本文引入了一种基于感受野的动态注意力机制， RFAConv（Receptive-Field Attention Convolution），并将其应用于 YOLOv8s 模型，用于提高农业环境中的苹果检测精度。通过在自制的苹果数据集上测试，集成了 RFAConv 的 YOLOv8 模型在多个性能指标上显著优于基线模型，展示了其在农业中苹果检测的应用潜力。

关键词：

物体检测；动态注意力机制；RFAConv ；YOLOv8

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3751

年,卷(期)：2024,6(1)