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作者：宋雪珺;高磊;郭晓霞;
单位：山西工程技术学院;
摘要：[目的]解决樱桃筛选效率低、成本高的问题。[方法]提出一种基于热力图回归方法 HRNet-YT，用于自动识别樱桃大小和果梗有无，实现高效筛选。HRNet-YT通过构建多个平行子网络实现多尺度信息融合，保持高分辨率表达，确保果梗和果萼关键点热力图的空间准确性。结合热力图技术捕捉丰富的上下文信息，并优化损失函数以提升模型的鲁棒性和精度。[结果]HRNet-YT-W48(384×288)在数据集上的检测准确率为87.3%，关键点平均精度（AP,OKS=0.5）为0.22。[结论]试验提出的方法在樱桃关键点检测任务中具有较高的准确性和适应性。
关键词：深度学习;;热力图回归;;樱桃;;分级检测;;关键点检测;;多尺度特征融合
