低数据集下基于ASPP-YOLO v5的苋菜识别方法研究     

张继成  侯郁硕  郑萍  夏士兴 《农业机械学报》2023,54(S2):223-228

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