基于BoTNet-Transformer的改进YOLOv7的水果识别系统

1.研究背景与意义

项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence

研究背景与意义

随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉领域的研究也取得了巨大的进展。目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它的应用范围广泛，包括智能交通、安防监控、无人驾驶等领域。而在目标检测任务中，水果识别是一个具有挑战性的问题，因为水果的形状、颜色和纹理等特征差异较大，同时水果在不同的环境下也会有不同的光照和角度变化，这给水果识别带来了一定的困难。

目前，基于深度学习的目标检测方法已经取得了显著的成果。其中，YOLO（You Only Look Once）是一种快速而准确的目标检测算法，它通过将目标检测任务转化为一个回归问题，实现了实时的目标检测。然而，传统的YOLO算法在水果识别任务中存在一些问题，如对小尺寸目标的检测效果较差，对于水果的形状和纹理特征的学习能力有限等。

为了解决这些问题，本研究提出了一种基于BoTNet-Transformer的改进YOLOv7的水果识别系统。BoTNet-Transformer是一种新兴的深度学习模型，它结合了Bottleneck Transformer和YOLOv7的优点，能够更好地处理水果识别任务中的挑战。

首先，BoTNet-Transformer模型具有较强的特征提取能力。传统的YOLO算法主要使用卷积神经网络进行特征提取，但卷积神经网络在处理大尺寸目标和复杂纹理时存在一定的局限性。而BoTNet-Transformer模型采用了Transformer结构，能够更好地捕捉水果的全局特征和上下文信息，从而提高水果识别的准确性。

其次，BoTNet-Transformer模型能够有效地处理小尺寸目标。在水果识别任务中，一些水果可能具有较小的尺寸，传统的YOLO算法往往难以准确地检测这些小尺寸目标。而BoTNet-Transformer模型通过引入Bottleneck Transformer结构，能够更好地学习小尺寸目标的特征，提高水果识别的召回率。

此外，BoTNet-Transformer模型还具有较强的泛化能力。水果在不同的环境下可能会有不同的光照和角度变化，这给水果识别带来了一定的挑战。传统的YOLO算法往往对于光照和角度变化较为敏感，容易导致误检和漏检。而BoTNet-Transformer模型通过引入Transformer结构，能够更好地学习水果的上下文信息，提高水果识别的鲁棒性。

综上所述，基于BoTNet-Transformer的改进YOLOv7的水果识别系统具有重要的研究意义和应用价值。通过引入BoTNet-Transformer模型，可以提高水果识别的准确性、召回率和鲁棒性，进一步推动水果识别技术的发展，为智能农业、食品安全等领域提供有力的支持。

2.图片演示

3.视频演示

基于BoTNet-Transformer的改进YOLOv7的水果识别系统_哔哩哔哩_bilibili

4.检测流程

YOLOv7 网络主要包含了 Input(输入)、Backbone(骨干网络)、Neck(颈部)、Head(头部)这四个部分。首先，图片经过输入部分数据增强等一系列操作进行预处理后，被送入主干网，主干网部分对处理后的图片提取特征；随后，提取到的特征经过 Neck 模块特征融合处理得到大、中、小三种尺寸的特征；最终，融合后的特征被送入检测头，经过检测之后输出得到结果。

5.核心代码讲解

5.1 common.py

class MHSA(nn.Module):
    def __init__(self, n_dims, width=14, height=14, heads=4, pos_emb=False):
        super(MHSA, self).__init__()

        self.heads = heads
        self.query = nn.Conv2d(n_dims, n_dims, kernel_size=1)
        self.key = nn.Conv2d(n_dims, n_dims, kernel_size=1)
        self.value = nn.Conv2d(n_dims, n_dims, kernel_size=1)
        self.pos = pos_emb
        if self.pos:
            self.rel_h_weight = nn.Parameter(torch.randn([1, heads, (n_dims) // heads, 1, int(height)]),
                                             requires_grad=True)
            self.rel_w_weight = nn.Parameter(torch.randn([1, heads, (n_dims) // heads, int(width), 1]),
                                             requires_grad=True)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)

    def forward(self, x):
        n_batch, C, width, height = x.size()
        q = self.query(x).view(n_batch, self.heads, C // self.heads, -1)
        k = self.key(x).view(n_batch, self.heads, C // self.heads, -1)
        v = self.value(x).view(n_batch, self.heads, C // self.heads, -1)
        content_content = torch.matmul(q.permute(0, 1, 3, 2), k)
        c1, c2, c3, c4 = content_content.size()
        if self.pos:
            content_position = (self.rel_h_weight + self.rel_w_weight).view(1, self.heads, C // self.heads, -1).permute(
                0, 1, 3, 2)
            content_position = torch.matmul(content_position, q)
            content_position = content_position if (
                    content_content.shape == content_position.shape) else content_position[:, :, :c3, ]
            assert (content_content.shape == content_position.shape)
            energy = content_content + content_position
        else:
            energy = content_content
        attention = self.softmax(energy)
        out = torch.matmul(v, attention.permute(0, 1, 3, 2))
        out = out.view(n_batch, C, width, height)
        return out


class BottleneckTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, c1, c2, stride=1, heads=4, mhsa=True, resolution=None, expansion=1):
        super(BottleneckTransformer, self).__init__()
        c_ = int(c2 * expansion)
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        if not mhsa