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Journal | [J] 教师专业发展与创新教育研究 Volume 6, Issue 16. 2024.
基于 YOLOv5 改进算法的桃子瑕疵部位检测
作者 : 李 俊恩, 罗 志君, 陈 幸萍
DOI: 10.12361/2661-4995-06-16-164812
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摘要 / Abstract
桃果瑕疵检测可以在桃果成长期及时发现病害，在桃果采摘期分出优级果。本文采用轻量级的 YOLOv5s 目标检测模型，实现对桃果瑕疵部位的检测。数据集由自采图像、公开数据集、网络图片三个渠道获取，从而使得训练结果具有较好的准确率和跨环境的适应性。最后将训练得出的模型移植到小型设备，实验结果显示，模型在推理中仍表现出良好的准确率和处理速度。因此，本算法能够应用于便携式设备中，实现对桃子瑕疵部位的实时检测。
关键词 / Keywords
YOLOv5；目标检测；人工智能模型
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