改进SSD算法在骏枣黑斑病识别模型研究

doi:10.19754/j.nyyjs.20221130004

农业与技术 ›› 2022, Vol. 42 ›› Issue (22): 15-18.DOI: 10.19754/j.nyyjs.20221130004

改进SSD算法在骏枣黑斑病识别模型研究

印志本刘锋栾世伟

塔里木大学信息工程学院，新疆阿拉尔843300

出版日期:2022-12-02 发布日期:2022-11-30
作者简介:印志本（1992-)，男，硕士在读。研究方向：农业信息化。

Online:2022-12-02 Published:2022-11-30

摘要/Abstract

摘要： 骏枣具有非常好的营养价值，但是由于引进时间短，黑斑病等时常发生。目标检测是机器视觉近几年的研究热，点，深度学习目标检测SSD算法在精度上和速度上都占优势，虽然在小目标上研究现状比较少，但是未来必然是SSD算法的拓展延伸热，点。本文采用SSD算法对黑斑病进行识别探究，近期多种文献的作者研究SSD算法，一般是研究该算法的FPN、网络结构、极大值抑制等情况。其实验结果都有非常好的鲁棒性，SSD算法目标识别中确实是一个优秀的算法。

中图分类号:

. 改进SSD算法在骏枣黑斑病识别模型研究[J]. 农业与技术, 2022, 42(22): 15-18.

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