基于YOLOv5-CP的复杂环境下油茶果检测

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摘要：

为解决复杂环境下油茶果的检测精度不高的问题，提出一种YOLOv5-CP的油茶果检测方法。首先利用RealSense D435i深度相机在自然场景下采集各种环境下的油茶果图像，使用LabelImg软件进行油茶果的标注；然后引入Cutout数据增强方法和坐标注意力模块（Coordinate Attention），以及提出一种改进的PANet特征提取层对YOLOv5模型进行优化，构建一种新的油茶果检测模型YOLOv5-CP；最后将YOLOv5-CP与现有模型在复杂环境下进行油茶果检测对比试验。（剩余13942字）