基于YOLOv5s神经网络的农林业常见虫害检测的应用研究
基于计算机视觉深度学习的常见虫害检测,在林业和农业中的常见虫害防范的应用场景中有重要的研究意义和价值.它可以无人基站监控、机器人等自动化设备的形式替代部分人工任务.文章对YOLOv5s算法和主要结构进行介绍,搭建必要的实验环境,建立数据集并完成标注工作,对数据集进行算法训练,再对训练好的模型进行预测,观察实验效果,分析数据.探讨农林业常见害虫检测技术未来的进一步研究方向.
虫害检测、图像处理、深度学习、YOLO
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TP391(计算技术、计算机技术)
2023-04-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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