AI果农上线：YOLOv7-CA+追踪算法，给苹果园装上了“智能眼睛”

具体笔记：[水果目标检测4]：YOLOv7-CA+追踪算法-优快云博客

为什么水果计数这么难？

随着线上水果销售越来越火，准确预测水果产量变得超级重要。但传统的人工目测和传感器效率低、成本高，还搞不定复杂的果园环境，比如水果重叠、光照变化等。

虽然CNN目标检测很强，但在农业场景下，遮挡问题让模型常常“犯糊涂”。于是，我们想了一个新办法：结合最先进的YOLOv7模型和两种强大的注意力机制，再引入多目标追踪，实现更精准、更稳定的水果检测和计数。

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核心亮点：三大技术融合

1. 改进YOLOv7：引入“注意力”

YOLOv7虽然很棒，但在复杂农业场景下还有提升空间。所以，尝试给它加上“眼睛”——注意力机制，让模型能自主聚焦到重要的信息上。

测试了两种注意力模块：

• CBAM（通道+空间注意力）: 就像一个**“双重过滤器”，先让模型关注“什么”是重要的物体（通道注意力），再告诉它“在哪里”**（空间注意力）。

• CA（坐标注意力）: 这是一种更巧妙的方法，它通过水平和垂直两个方向的池化来捕捉精确的位置信息，特别擅长处理遮挡和密集目标。