面向復(fù)雜田間收獲作業(yè)的輕量化三七目標(biāo)檢測方法

摘要： 針對目前三七檢測算法在復(fù)雜田間收獲工況下檢測精度低、模型復(fù)雜度大、移動端部署難等問題，該研究提出一種基于YOLOv5s的輕量化三七目標(biāo)檢測方法。首先，采用GSConv卷積方法替換原始頸部網(wǎng)絡(luò)的傳統(tǒng)卷積，引入Slim-neck輕量級頸部網(wǎng)絡(luò)，降低了模型復(fù)雜度，同時提升了模型精度；其次，使用ShuffleNetv2輕量型特征提取網(wǎng)絡(luò)對主干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行輕量化改進(jìn)，提升了模型實時檢測性能，... （共11頁）