基于改進(jìn)YOLOv5的黃花成熟度檢測(cè)方法

摘要： 為統(tǒng)一辨識(shí)標(biāo)準(zhǔn)，提高成熟黃花采摘的檢測(cè)精度和實(shí)時(shí)性能，提出一種改進(jìn)的GCS-BI YOLOv5圖像檢測(cè)算法。首先，利用輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ghost Net）精簡(jiǎn)模型結(jié)構(gòu)，節(jié)省計(jì)算資源；其次，為兼顧圖像通道信息、位置信息，交叉引入高效注意力機(jī)制（CBAM和SE），提升圖像特征感知能力和模型收斂速度；然后，采用加權(quán)雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（BI FPN），融合多尺度圖像信息，提升模型對(duì)不同...