| 注册
首页|期刊导航|无线电工程|融合注意力机制的YOLOv5深度神经网络杂草识别方法

融合注意力机制的YOLOv5深度神经网络杂草识别方法

郭柏璋 牟琦 冀汶莉

无线电工程2023,Vol.53Issue(12):2771-2782,12.
无线电工程2023,Vol.53Issue(12):2771-2782,12.DOI:10.3969/j.issn.1003-3106.2023.12.006

融合注意力机制的YOLOv5深度神经网络杂草识别方法

YOLOv5 Deep Neural Network Weed Recognition Method Incorporating Attention Mechanism

郭柏璋 1牟琦 1冀汶莉2

作者信息

  • 1. 西安科技大学计算机科学与技术学院,陕西西安 710054
  • 2. 西安科技大学通信与信息工程学院,陕西西安 710054
  • 折叠

摘要

关键词

杂草识别/YOLOv5/注意力机制/卷积神经网络/目标检测算法

Key words

weed recognition/YOLOv5/attention mechanism/convolutional neural network/target detection algorithm

分类

农业科技

引用本文复制引用

郭柏璋,牟琦,冀汶莉..融合注意力机制的YOLOv5深度神经网络杂草识别方法[J].无线电工程,2023,53(12):2771-2782,12.

基金项目

2019 年西安市科技局项目(20193054YF042NS042) Foundation Item:2019 Xi'an Science and Technology Bureau Project(20193054YF042NS042) (20193054YF042NS042)

无线电工程

1003-3106

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文