基于YOLO训练网络的茶园植物智能识别算法设计与实践应用  

作　　者：李佳奇 

机构地区：[1]江苏大学,江苏镇江212013

出　　处：《电脑知识与技术》2022年第28期20-22,共3页Computer Knowledge and Technology

基　　金：江苏大学2021年大学生实践创新训练计划项目(项目编号:202110299335H)。

摘　　要：为了顺应时代发展,为智能农业赋能,该文为茶园农业提出了一种茶草识别算法。在综合考虑准确性检测效率等因素后,选择采用YOLOv5算法,在数据集准备中选择了叶片标记和植株标记两种方法,比较后得出叶片标记效果更好,在算法运行中又用数据增强的方式进行了改进,而结显示算法效果很好,可以进行产业化应用。

关 键 词：YOLOv5 数据增强 标记方式 深度学习 损失函数 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]