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针对田间苋菜识别存在准确率低、样本数量少等问题,通过引入扩展感受野和提取上下文信息的ASPP注意力机制改进YOLO v5苋菜识别模型,在低数据集下改进后的模型能够显著提高F1值和mAP。实验结果表明,在低数据集下引入ASPP注意力机制后苋菜识别模型F1值提高13个百分点、mAP提高18.6个百分点。采用横向录制的方式苋菜被检测到的概率提高15.4个百分点。因此,本研究为苋菜或其他杂草在低数据集下的识别提供了有效的方法,为农业领域的杂草识别和管理研究提供了参考。 相似文献
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