基于YOLOv7改进模型的苹果质量识别算法研究

针对苹果质量分拣的识别，提出一种基于YOLOv7改进模型的苹果质量识别算法。通过引入SimAM无参数注意力机制模块，以提高网络的特征提取能力，改善苹果质量识别的精度。结果表明，本研究提出的YOLOv7-SimAM模型平均精度均值mAP达到了88.2%,比原模型提升了2.2%,该算法可以快速准确的识别苹果的质量，提高水果加工的工作效率。