改進YOLOv5的棉田雜草檢測

打開文本圖片集

摘  要： 針對復(fù)雜環(huán)境下棉田雜草檢測與識別困難等問題，提出一種改進YOLOv5的棉田雜草檢測算法——CST?YOLOv5。首先，通過數(shù)據(jù)增強算法解決棉田雜草樣本分布不均勻?qū)е碌哪Ｐ陀?xùn)練效果不充分問題；其次，考慮到通道信息和方向位置信息，在主干網(wǎng)絡(luò)中加入了坐標注意力機制；最后，在頸部網(wǎng)絡(luò)中將Swin Transformer Block引入C3模塊，得到新的C3STR模塊，以保留全局上下文信息和多尺度特征。（剩余11465字）