基于YOLOv5s的輕量級(jí)茶葉嫩芽終端檢測(cè)模型
浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)
頁(yè)數(shù)： 12 2024-05-20
摘要： 在茶園環(huán)境中快速精準(zhǔn)識(shí)別茶葉嫩芽是實(shí)現(xiàn)智能化采茶的關(guān)鍵技術(shù)之一，但茶芽檢測(cè)模型的復(fù)雜性導(dǎo)致模型參數(shù)量大、計(jì)算量大、模型尺寸大，限制了模型在采茶機(jī)器人嵌入式設(shè)備的部署。鑒于此，本文提出一種基于YOLOv5s的輕量級(jí)茶葉嫩芽終端檢測(cè)模型。首先，使用輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)GhostNet替換YOLOv5s中的Backbone網(wǎng)絡(luò)，并重構(gòu)Neck網(wǎng)絡(luò)，降低模型的參數(shù)量、計(jì)算量和內(nèi)存占用量，改進(jìn)后的... （共12頁(yè)）
APP 