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第56卷第1期东北农业大学学报56(1):124-138
2025年1月JournalofNortheastAgriculturalUniversityJanuary2025
应用MCCW-YOLOv7-tiny研究轻量级玉米
田间杂草识别算法
1211111*
王希如，贾仁山，曹玉莹，刘银川，高新悦，吴佳鑫，贾银江
（1.东北农业大学电气与信息学院，哈尔滨150030；2.黑龙江职业学院通识教育学院，哈尔滨150086）
摘要：针对玉米田间杂草传统目标检测模型存在体积大、实时性差、精准度低、移动端部署难等问题，提
出了改进的轻量级目标检测算法MCCW-YOLOv7-tiny。通过将YOLOv7-tiny主干网络CSPDarknet替换为
MobileNetV3模块，降低模型冗余和参数量，满足实时性要求。添加并行网络至主干网络，并在检测头部引入
CBAM注意力机制，增强对小目标的关注，提高整体识别精度。损失函数改进为WIoUv3，以动态平衡样本质量，提
升模型泛化能力。结果表明：MCCW-YOLOv7-tiny较YOLOv7-tiny，mAP从93.7%提升至95.3%，计算复杂度从
13.3GFLOPs降至6.2GFLOPs，模型参数量为3.71M，为复杂环境下的玉米田间杂草检测提供有效技术支持。
关键词：YOLOv7-tiny；MobileNetV3；CBAM注意力机制；WIoUv3；玉米；杂草识别
中图分类号：TP79文献标志码：A文章编号：1005-9369（2025）01-0124-15
王希如,贾仁山,曹玉莹,等.应用MCCW-YOLOv7-tiny研究轻量级玉米田间杂草识别算法[J].东北农业大学学报,2025,56(1):
124-138.DOI：10.19720/ki.issn.1005-9369.2025.01.013.
WangXiru,JiaRenshan,CaoYuying,etal.Researchonlightweightcornfieldweedidentificationalgorithmbasedon
MCCW-YOLOv7-tiny[J].JournalofNortheastAgriculturalUniversity,2025,56(1):24-138.(inChinesewithEnglishabstract)
DOI：10.19720/ki.issn.1005-9369.2025.01.013.
Researchonlightweightcornfieldweedidentificationalgorithmbasedon
1211
MCCW-YOLOv7-tiny/WANGXiru,JIARenshan,CAOYuying,LIUYinchuan,GAO
111
Xinyue,WUJiaxin,JIAYinjiang(1.CollegeofElectricalandInformationEngineering,Northeast
AgriculturalUn
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