标题：基于改进YOLOv11的轻量化番茄采摘目标检测方法
作者：刘乐 李红信 王克宇 马金泽 付佳欣 张新贺
作者单位：辽宁科技大学电子与信息工程学院，辽宁 鞍山 114051
关键字：YOLOv11；番茄采摘；目标检测；轻量化；特征提取
摘要：番茄目标检测在自动化番茄采摘工作中发挥巨大作用，为了提高番茄目标检测模型的识别精度和速度，提出了一种基于改进YOLOv11的轻量化番茄采摘目标检测方法。YOLOv11模型引入了新的C3K2和C2PSA模块，改进了检测头，以提高模型特征提取能力和减少模型计算量。改进后的YOLOv11网络结构借鉴ShuffleNet-v2网络优点，用Shuffle Block模块替换Backbone中的CBS模块，减少计算参数量，以提高模型的检测速度。实验结果表明，改进后模型相比于原模型，在实际的番茄检测中，仅损失了0.72%的准确率和1.65%的召回率，FPS提高了11.6%，表现出优异的检测性能。最后，在实机上进行模拟采摘测试，验证了该模型在番茄采摘工作中应用效果较好。