-
题名基于改进YOLOv5的草莓病害检测
- 1
-
-
作者
杨宇游
潘文林
-
机构
云南民族大学电气信息工程学院
-
出处
《云南民族大学学报(自然科学版)》
CAS
2024年第5期624-629,共6页
-
基金
国家自然科学基金(62362071)。
-
文摘
为解决草莓病害识别技术落后,识别精度不高的问题,在YOLOv5的基础上,提出了一种改进YOLOv5的草莓病害检测算法.针对草莓病害特征引入了BoTNet模块,并将原有的NMS替换为GIoU-NMS,提升了对草莓病害的检测精度.改进后的YOLOv5算法相较于原算法,精确度提升了2.1%,平均精度AP上升了1.2%.实验结果表明,改进后的YOLOv5草莓病害检测算法提升了算法的效率和性能,检测效果优于传统的YOLOv5s算法.
-
关键词
目标检测
YOLOv5
BOTNET
GIoU-NMS
病害检测
-
Keywords
target detection
YOLOv5
BoTNet
GIoU-NMS
disease detection
-
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-