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基于YOLO v5s的自然场景油茶果识别方法

宋怀波 王亚男 王云飞 吕帅朝 江梅

农业机械学报2022,Vol.53Issue(7):P.234-242,9.
农业机械学报2022,Vol.53Issue(7):P.234-242,9.DOI:10.6041/j.issn.1000-1298.2022.07.024

基于YOLO v5s的自然场景油茶果识别方法

宋怀波 1王亚男 1王云飞 1吕帅朝 1江梅1

作者信息

  • 1. 西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室,陕西杨凌712100
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摘要

关键词

油茶果/自然场景/目标检测/YOLO v5s/深度学习/数据增强

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

宋怀波,王亚男,王云飞,吕帅朝,江梅..基于YOLO v5s的自然场景油茶果识别方法[J].农业机械学报,2022,53(7):P.234-242,9.

基金项目

国家重点研发计划项目(2019YFD1002401) (2019YFD1002401)

国家自然科学基金项目(31701326)。 (31701326)

农业机械学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-1298

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