基于改進(jìn)BlendMask模型的蘋果識(shí)別與定位方法

摘要： 針對(duì)實(shí)際自然環(huán)境中果實(shí)被遮擋、環(huán)境光線變化等干擾因素以及傳統(tǒng)視覺方法難以準(zhǔn)確分割出農(nóng)作物輪廓等問(wèn)題，該研究以蘋果為試驗(yàn)對(duì)象，提出一種基于改進(jìn)BlendMask模型的實(shí)例分割與定位方法。該研究通過(guò)引入高分辨率網(wǎng)絡(luò)HRNet，緩解了特征圖在深層網(wǎng)絡(luò)中分辨率下降的問(wèn)題，同時(shí)，在融合掩碼層中引入卷積注意力機(jī)制CBAM(convolutional block attention modu...