基于改进YOLOv5s的花生仁检测系统

为提升对花生仁的检测水平,文中设计了基于改进YOLOv5s的花生仁检测系统。在YOLOv5s神经网络模型引入MobileNet V2模块和CBAM注意力机制后,将其部署到检测系统中。由实验结果可知,部署改进后的神经网络检测系统,检测精度达到98.26%,检测速度提升至改进前的4倍,且权重文件减小了10.5 MB。由此可见,该花生仁检测系统能实现对花生仁的快速、准确检测。