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摘要：
為實現(xiàn)草莓采摘時精準檢測，同時考慮到嵌入式設備內存小、計算能力低下，而當下目標檢測模型參數(shù)量和計算量巨大的問題，提出一種基于YOLOv5s的輕量化網(wǎng)絡模型。首先，對YOLOv5s進行輕量化處理，利用深度卷積（DWConv）替換普通卷積，同時用C3Ghost模塊替換原網(wǎng)絡模型中的C3模塊，降低模型的復雜度。（剩余14913字）
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基于遷移學習與輕量化YOLOv5s的草莓目標檢測方法
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