摘要
本申请公开了一种水果检测方法、装置、设备和存储介质,涉及目标检测技术领域,所述水果检测方法包括:获取水果检测的数据集,并将所述数据集划分为训练集和测试集;使用跨尺度上下文融合模块和动态目标检测头优化初始检测模型,得到参考检测模型;通过所述训练集对所述参考检测模型进行训练并调整参数权重,得到目标检测模型;通过所述测试集对所述目标检测模型进行测试验证,得到测试结果;当所述测试结果符合预设要求时,使用所述目标检测模型对水果进行检测。本申请实现了对水果的准确检测,提升了自动化检测系统的效率和可靠性,满足了实际应用需求。
技术关键词
水果检测方法
跨尺度特征融合
注意力机制
检测头
前馈神经网络
水果检测设备
水果检测装置
自动化检测系统
动态
检测水果
模型训练模块
数据获取模块
参数
处理器
层级
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
深度强化学习
施工场地
注意力机制
强化学习模型
智能体神经网络
空间分布信息
文本
双向长短期记忆网络
数据
图像
TTS方法
语音编码
文本
神经网络模型
情感类别
搜索算法
卷积神经网络结构
图像识别方法
黄金分割法
可读存储介质
砂体结构
储层预测方法
储层构型
多任务学习模型
地震正演模拟方法