基于改进YOLOv5模型的草莓目标检测技术研究

doi:10.19754/j.nyyjs.20250115010

农业与技术 ›› 2025, Vol. 45 ›› Issue (1): 46-49.DOI: 10.19754/j.nyyjs.20250115010

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基于改进YOLOv5模型的草莓目标检测技术研究

崔明徐正阳王柏生王鹏颜廷赫宋雍

1.江苏农林职业技术学院，江苏镇江212400；2.句容市白兔镇柏生草莓专业合作社，江苏镇江212400

出版日期:2025-01-15 发布日期:2025-01-15
作者简介:崔明（1991-)，男，硕士，讲师。研究方向：机器视觉、人工智能。
基金资助:
江苏农林职业技术学院科技项目（项目编号：2022j42):2023年江苏省职业院校学生创新创业培育计划项目（项目编号： 202313103024Y)

Online:2025-01-15 Published:2025-01-15

摘要/Abstract

摘要： 草莓目标检测有助于监测草莓的实时生长状态，对草莓智能化管理具有重要意义。本文针对复杂环境下的草莓目标检测问题进行研究，捉出了一种基于GAM注意力机制的改进型YOLOv5目标检测算法。本文在数据集标注的基础上，通过在YOLO5模型的颈部网络添加GAM注意力机制来提升模型的特征提取能力，并对比分析不同注意力机制类型的融合检测效果。实验结采表明：相比于原始YOL05网络模型，本文所用方法有效提升了草莓目标检测性能，可以更好地平衡检测精度和效率，能够满足草莓目标的实时检测需求。

中图分类号:

. 基于改进YOLOv5模型的草莓目标检测技术研究[J]. 农业与技术, 2025, 45(1): 46-49.

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