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申请/专利权人：浙江科技大学
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv5的核桃仁分级检测方法，具体涉及核桃仁分级检测领域，根据采集的核桃仁图像，对核桃仁图像进行增强处理和标注，在主干网络输出的不同尺度的特征图和颈部网络之间添加卷积层，在颈部网络输出端前插入通道注意力机制SEBlock，将核桃仁图像数据集输入YOLOv5模型进行训练，对待检测的核桃仁图像进行通道、尺寸、RGB格式和维度的修改以及归一化和维度增加，调用ONNX推理会话，得到待检测核桃仁图像的预测结果，基于预测结果构建边界框计算函数，通过坐标转换、非极大值抑制得到边界框，绘制分级检测后的核桃仁图像，提高了核桃仁分级检测的效率和准确度。
主权项：1.一种基于YOLOv5的核桃仁分级检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：采集核桃仁图像，对核桃仁图像进行增强处理和标注，划分训练集和验证集；步骤S2：搭建YOLOv5目标检测模型，将核桃仁图像数据集输入YOLOv5目标检测模型进行训练；步骤S3：对待检测的核桃仁图像进行通道、尺寸、格式和维度的修改以及归一化和维度增加，调用推理会话，得到待检测核桃仁图像的预测结果；步骤S4：构建边界框计算函数，通过坐标转换、非极大值抑制得到边界框，绘制图像；步骤S5：使用PyQT5界面工具包，建立核桃仁分级检测界面。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江科技大学 一种基于YOLOv5的核桃仁分级检测方法
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