基于改進YOLOv5的輕量級黃花成熟檢測方法
摘要:黃花菜具有較短的采摘周期和相對嚴格的采摘要求,針對傳統(tǒng)人工采摘效率低、主觀性高的問題,提出一種基于深度學(xué)習(xí)的SSH-YOLOv5黃花成熟度檢測算法。以YOLOv5模型為基礎(chǔ),結(jié)合輕量級網(wǎng)絡(luò)ShuffleNet V2基本殘差單元壓縮網(wǎng)絡(luò)模型大小,提升模型目標(biāo)檢測速度;引入SE Net通道注意力機制模塊,增強模型對有用特征信息的敏感度,提高目標(biāo)檢測精度;將普通卷積替換為深度可分離卷積模塊,進一步減少模型計算量。(剩余17667字)
試讀結(jié)束
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- 中國農(nóng)機化學(xué)報
- 2024年07期
目錄
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