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基于改进YOLO v5s算法的大豆叶片虫洞的识别

方文博 郭永刚 关法春 张伟 刘倩倩 王树文 张正超 于皓然

湖南农业大学学报(自然科学版)2023,Vol.49Issue(1):127-132,6.
湖南农业大学学报(自然科学版)2023,Vol.49Issue(1):127-132,6.DOI:10.13331/j.cnki.jhau.2023.01.018

基于改进YOLO v5s算法的大豆叶片虫洞的识别

Soybean leaf wormhole recognition based on improved YOLO v5s algorithm

方文博 1郭永刚 1关法春 2张伟 2刘倩倩 1王树文 3张正超 1于皓然1

作者信息

  • 1. 西藏农牧学院水利土木工程学院,西藏 林芝860000
  • 2. 吉林省农业科学院农村能源研究所,吉林 长春 130119
  • 3. 岭南师范学院电子与电气工程学院,广东 湛江 524048
  • 折叠

摘要

关键词

大豆叶片虫洞/注意力机制/改进YOLO v5s/机器学习/识别准确率

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

方文博,郭永刚,关法春,张伟,刘倩倩,王树文,张正超,于皓然..基于改进YOLO v5s算法的大豆叶片虫洞的识别[J].湖南农业大学学报(自然科学版),2023,49(1):127-132,6.

基金项目

国家重点研发计划项目(2018YFD1000905) (2018YFD1000905)

广东省教育厅创新人才重点项目(2018KTSCX129) (2018KTSCX129)

哈尔滨市创新创业人才项目(HCX06) (HCX06)

湖南农业大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

1007-1032

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