基于少量標(biāo)注樣本的茶芽目標(biāo)檢測YSVD-Tea算法

摘要： 構(gòu)建大規(guī)模茶芽目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集是一項(xiàng)耗時且繁瑣的任務(wù)，為了降低數(shù)據(jù)集構(gòu)建成本，探索少量標(biāo)注樣本的算法尤為必要。本文提出了YSVD-Tea (YOLO singular value decomposition for tea bud detection)算法，通過將預(yù)訓(xùn)練模型中的基礎(chǔ)卷積替換為3個連續(xù)的矩陣結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了對YOLOX算法結(jié)構(gòu)的重構(gòu)。通過維度變化和奇異值分解操作，將預(yù)訓(xùn)...