基于改进YOLO12的草莓检测实验研究OA

草莓采摘后的品质检测是其分类提级的关键技术,传统人工分类存在效率低、主观性强等缺陷.本文的一种基于改进YOLO12架构的草莓分类检测网络模型,在骨干网络前端嵌入EIEStem 模块,融合Sobel卷积与最大池化双路径,强化图像边缘细节与空间结构特征的协同提取,在 A2C2f模块中集成 E-Ablock结构,引入ECA注意力机制,通过一维卷积自适应学习通道权重,精准聚焦目标区域并有效抑制背景噪声干扰.通过在自建的数据集上进行试验,结果表明,改进后的 YOLO12网络在草莓分类检测中其准确率相比YOLO12提升0.18%,精确率提升0.04%.该模型为草莓质量分类检测工业场景落地应用提供了有效的技术支撑.