基于YOLOv5的害虫识别研究

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针对害虫图像数据中小目标误检、漏检、类别不平衡及特征提取能力不足等问题,提出了一种改进的基于YOLOv5的害虫检测模型。首先,该算法通过伪标签技术缓解标签数量不足带来的问题;其次,通过增加一个4倍的下采样层,调整损失函数增强对少数类别的感知能力;再次,通过修改目标框回归公式解决训练过程中梯度消失的问题,提升小目标的检测精度;最后,利用虫情测报灯采集的图像数据进行实例验证。实验结果表明,该害虫检测模型具有较好的预测效果。
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