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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于改进的YOLOv5模型的柿子果实检测方法，具体为：步骤1，进行柿子图像采集，在进行图像预处理，再将经过预处理的图像划分为验证集、测试集、训练集；步骤2，对YOLOv5模型进行改进，获得改进的YOLOv5模型；步骤3，采用训练集中的图像对改进的YOLOv5模型进行训练，得到最佳权重；步骤4，将最佳权重应用于测试集上，得到模型评价指标，采用经过评价的改进的YOLOv5模型进行柿子果实检测方法。本发明采用双向金字塔网络、挤压和激励注意力机制和EIoU损失函数对现有的YOLOv5进行了改进，可以更有效地实现多尺度特征融合、增加模型的特征提取能力，提高检测效果。
主权项：1.基于改进的YOLOv5模型的柿子果实检测方法，其特征在于，具体按照如下步骤实施：步骤1，进行柿子图像采集，再进行图像预处理，再将经过预处理的图像划分为验证集、测试集、训练集；步骤2，对YOLOv5模型进行改进，获得改进的YOLOv5模型；步骤3，采用训练集中的图像对改进的YOLOv5模型进行训练，得到最佳权重；步骤4，将最佳权重应用于测试集上，得到模型评价指标，采用经过评价的改进的YOLOv5模型进行柿子果实检测方法。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于改进的YOLOv5模型的柿子果实检测方法
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