基于遷移學(xué)習(xí)與輕量化YOLOv5s的草莓目標(biāo)檢測(cè)方法

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摘要：

為實(shí)現(xiàn)草莓采摘時(shí)精準(zhǔn)檢測(cè)，同時(shí)考慮到嵌入式設(shè)備內(nèi)存小、計(jì)算能力低下，而當(dāng)下目標(biāo)檢測(cè)模型參數(shù)量和計(jì)算量巨大的問(wèn)題，提出一種基于YOLOv5s的輕量化網(wǎng)絡(luò)模型。首先，對(duì)YOLOv5s進(jìn)行輕量化處理，利用深度卷積（DWConv）替換普通卷積，同時(shí)用C3Ghost模塊替換原網(wǎng)絡(luò)模型中的C3模塊，降低模型的復(fù)雜度。（剩余14913字）