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基于YOLO v5模型的缺鈣草莓葉片識別方法

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doi:10.15889/j.issn.1002-1302.2024.20.010

摘要:針對缺鈣草莓葉片病害特征較小、病害尺度特征變換較大、傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對小目標(biāo)的檢測效果不佳等問題,提出一種基于YOLO v5模型的缺鈣草莓葉片識別方法。該方法首先以YOLO v5模型為基礎(chǔ)從其Backbone、Neck、損失函數(shù)等方面進(jìn)行優(yōu)化,提高其對缺鈣草莓葉片病害特征的檢測能力,并將優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)模型命名為YOLO v5-Smix,再采用多種數(shù)據(jù)增強手段對已有數(shù)據(jù)集進(jìn)行擴(kuò)充,以保障后續(xù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練。(剩余10229字)

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