基于无人机航拍与改进YOLOv5s的油茶果实检测

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摘要：针对无人机航拍图像中油茶果实小且互相遮挡的问题，提出改进YOLOv5s模型。首先，使用SPD-Conv代替YOLOv5s模型中池化操作，使模型在执行下采样操作时能够保留更多细粒度信息。然后，在YOLOv5s模型的颈部网络末端引入坐标注意力机制CA，提高模型对遮挡目标的鲁棒性。另外，改进YOLOv5s模型使用NWD边界框损失函数替换YOLOv5s中的CIOU边界框损失函数，以提升模型对无人机航拍图像中小油茶果实的检测能力。（剩余14350字）

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