本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及基于改进YOLOv4的非结构环境下葡萄识别方法。该方法在主干网络的残差体模块中融入SimAM注意力机制，增加特征融合网络连接路径并为融合的特征图分配简单权重。通过对重要特征的高效提取及融合，抑制无用特征，实现在复杂工作条件下对葡萄的实时检测。此外为了提高改进YOLOv4的训练效率，本发明使用Focal loss优化BCE loss，并根据模型结构及训练对象调整超参数，使得预测效果最佳。