V7

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基于EBS-YOLO v7的轻量化葡萄病害识别方法
《江苏农业科学》2025年第5期165-174,共10页杨宏宇 谢小龙 郭容 张佳进 
云南省重大科技专项(编号:202202AE090021)。
为了解决葡萄病害检测过程中存在的识别精度低、模型计算复杂度高及参数量大等问题,提出一种基于EBS-YOLO v7的轻量化葡萄病害识别方法。该方法使用EfficientNet轻量化网络结构替换YOLO v7主干网络,使模型在降低计算量及参数量的同时保...
关键词：目标检测 病害识别 轻量化 YOLO v7 注意力机制 SIoU 
基于KSGM-YOLO的轻量级小目标实蝇检测模型
《江苏农业科学》2025年第5期213-223,共11页邓泓 王祖明 尹乘乐 李越千 黄伟继 桂露 周帅 彭莹琼 
国家自然科学基金(编号:62262028);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ210438、GJJ210434、GJJ2200423)。
实蝇害虫会对果蔬作物造成减产,进而影响农民的果蔬经济效益。由于实蝇类间相似性高且采集的样本多为小目标,导致传统的害虫识别模型不准确。为此,提出一种基于YOLO v7-tiny的轻量级小目标检测模型KSGM-YOLO。该模型首先设计了针对实蝇...
关键词：实蝇 YOLO v7-tiny KSGM-YOLO 小目标检测 轻量级 
G-YOLO v7:面向无人机航拍图像的目标检测算法
《光电子.激光》2025年第2期146-157,共12页陈卫彪 贾小军 朱响斌 冉二飞 魏远旺 
浙江省公益技术应用研究计划项目(LGG20F010010)资助项目。
针对传统无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)目标检测算法存在漏检率高、检测成功率低、模型体积大等问题,提出一种新的基于GhostNet和注意力机制的大检测头网络结构的目标检测方法G-YOLO v7(GhostNet YOLO v7)。该技术在YOLO v7-tin...
关键词：G-YOLO v7 目标检测 GhostNet YOLO v7 无人机图像(UAV) 
面向遥感影像的轻量级卷积神经网络目标检测
《遥感技术与应用》2025年第1期167-176,共10页谭海英 杨军 
国家自然科学基金项目(42261067)。
针对背景复杂、目标尺度差异性大且分布不均的高分辨率遥感影像,现有算法无法同时兼顾检测精度与检测速度等问题,以YOLO v7为基础提出了一种局部—全局检测器(Local-Global Detector,LGDet)的轻量化目标检测网络。首先,采用部分卷积(Par...
关键词：遥感影像 轻量化 目标检测 注意力机制 YOLO v7 
基于UMS-YOLO v7的面向样本不均衡的水下生物多尺度目标检测方法
《农业机械学报》2025年第1期388-396,409,共10页张明华 黄基萍 宋巍 肖启华 赵丹枫 
国家自然科学基金项目(61972240、42106190)。
针对水下目标检测面临着生物尺度变化大以及样本不均衡的问题,本文提出一种水下生物多尺度目标检测方法(Underwater multi-scale-YOLO v7,UMS-YOLO v7)。首先,设计一种由可切换空洞卷积组成的特征提取模块,该模块可在不同大小的感受野...
关键词：水下生物 多尺度目标检测 YOLO v7 空洞卷积 上采样算子 相似性度量 
基于YOLO v7的轻量级红外目标检测算法
《红外技术》2024年第12期1380-1389,共10页陈永麟 王恒涛 张上 
国家级大学生创新创业训练计划(202111075012);国家级大学生创新创业训练计划(202011075013)。
针对红外图像信噪比低、分辨率不佳、噪声与杂波多等检测难点。提出一种基于YOLOv7的轻量化红外图像目标检测算法ITD-YOLO。首先,ITD-YOLO算法重设计网络结构,对特征提取网络与特征融合网络架构重新调整。裁剪掉原网络中深层对应的大感...
关键词：目标检测 模型轻量化 YOLOv7 PConv PolyLoss SIoU 
基于YC-YOLO v7模型的油菜幼苗株数识别方法
《农业机械学报》2024年第12期322-332,共11页李兆东 章艳芳 汪蕴红 赵前华 刘立超 张甜 陈永新 
国家重点研发计划项目(2022YFD2301402);安徽省重点研究与开发计划项目(202204c06020071)。
针对大田环境下油菜幼苗尺度不一、分布密集、识别难度大等问题,开展了基于YC-YOLO v7模型的油菜幼苗株数识别研究。在原模型YOLO v7的高效聚合网络ELAN中引入深度可分离卷积模块,提高模型对细小特征的提取能力;通过在主干网络输出的特...
关键词：油菜幼苗 株数识别 目标检测 YOLO v7 
基于改进轻量化YOLO v7的成熟期香梨目标检测方法
《江苏农业科学》2024年第20期121-128,共8页郑文轩 杨瑛 
新疆生产建设兵团科技创新项目(编号:2021CB021)。
为在自然环境下准确地识别和检测香梨果实,以YOLO v7为基础网络模型,针对果园中香梨果实、果叶、枝干之间相互遮挡问题,提出一种改进的轻量化YOLO v7梨果目标检测方法。该方法将MobileNet v3引入YOLO v7模型中作为其骨干特征提取网络,...
关键词：目标检测 香梨 YOLO v7 轻量化 注意力机制 
基于改进YOLO v7-tiny的小麦麦穗检测方法
《江苏农业科学》2024年第20期147-156,共10页鲁子翱 张婧婧 韩博 李永福 
新疆维吾尔自治区重大科技专项(编号:2022A02011-2);科技创新2030重大项目(编号:2022ZD0115805)。
针对农田环境下小麦麦穗目标检测精确率低的问题,在YOLO v7-tiny模型基础上进行深入改进,旨在提高麦穗检测的准确率,以满足农业生产管理系统和农业机器人边缘检测设备的需求。采用EfficientViT的主干网络替代YOLO v7-tiny的特征提取网络...
关键词：目标检测 YOLO v7 EfficientViT CARAFE 高效多尺度注意力机制 
结合并行池化与自蒸馏的YOLO红外目标检测算法
《红外技术》2024年第8期883-891,共9页周华平 吴劲 李敬兆 吴涛 
国家自然科学基金项目(52374154);安徽省重点研发计划国际科技合作专项(202004b11020029)。
针对红外目标检测中对比度低和尺度差异导致的检测精度低的问题,本文提出了一种PPSD-YOLO(parallel pooling and self distillation-YOLO)红外目标检测算法。首先,构建了并行池化模块Fusion-P,使目标附近的像素点更为平滑,防止目标像素...
关键词：红外目标检测 YOLO v7 自蒸馏 空洞卷积 
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