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改進YOLOv5模型的草莓檢測方法研究

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摘要：

草莓檢測對草莓的自動化采摘具有重要的意義和價值，針對目前草莓模型檢測精度較低、模型占用較大等問題，基于深度學習技術，提出一種改進YOLOv5的目標檢測方法。首先，使用Ghost模塊對YOLOv5主干網(wǎng)絡進行優(yōu)化，降低模型參數(shù)量和復雜度；其次，使用坐標注意力模塊CA，提升模型對草莓關鍵特征的關注；然后將YOLOv5中的定位損失替換為SIoU，考慮邊界框回歸之間的向量角度。（剩余14175字）

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