輕量級深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)作物目標(biāo)檢測的應(yīng)用進展

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摘要：

隨著計算機視覺領(lǐng)域中深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用的發(fā)展，各類農(nóng)業(yè)場景中的目標(biāo)檢測性能得到極大的推動。與部署在云端服務(wù)器的大規(guī)模深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)不同，輕量級深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)因其較小的參數(shù)量和運算量，在硬件資源有限且實時性要求更高的農(nóng)業(yè)場景中展現(xiàn)出潛力，完成果蔬采摘機器人的目標(biāo)檢測、作物病蟲草害目標(biāo)檢測以及作物表型檢測等任務(wù)。（剩余25251字）