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果园环境下柑橘的快速准确检测是自主采摘机器人作业的关键.针对现有的模型过于冗余、检测速度与精度不平衡等问题,提出一种轻量型果园环境果实检测方法.在YOLOv4算法的基础上引入焦点损失函数(Focal Loss)来提高模型在二分类检测任务中的负样本挖掘能力,并针对模型参数冗余等问题提出一种优化的模型剪枝方法.试验结果表明：提出的方法在果园环境中柑橘果实数据集检测得到的平均精度均值(mean average precision,MAP)达到94.22%,相较于YOLOv4模型提高了1.18%,模型参数减小了95.22%,模型尺寸为原来的4.84%,检测速度为原来的4.03倍. 相似文献
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