【计算机科学与应用】YOLO-Apple：一种用于苹果幼果检测的改进型目标检测方法针对自然果园场景中，苹果幼果因通体青绿色、与叶片色调相近，且本身尺度偏小、分布密集又易被枝叶遮挡，检测时易出现漏检与误检的问题，文章提出了一种面向苹果幼果检测的改进型目标检测模型YOLO-Apple。该方法以YOLOv11n为基线，在主干C2PSA模块引入轻量特征增强单元Mona (C2PSA_Mona)以强化复杂背景下的特征映射能力，改造C3k2模块并在其增强块嵌入EMA注意力(C3k2_EMA)，提升特征表达与选择能力。实验采用来自新疆阿克苏市与石河子市等自然场景采集的5558张苹果幼果图像数据集，按