基于改进YOLOv4的蔗种坏芽识别方法研究

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摘要：为实现蔗种切种机构对坏芽蔗种实时检测剔除，提出一种基于改进YOLOv4的蔗种坏芽快速识别方法。通过在YOLOv4主干网络添加轻量的注意力模块（CBAM），以增强网络提取蔗芽特征能力，降低背景噪声对蔗芽识别精度的影响；并利用K-means算法对数据集重新聚类，生成符合蔗芽特征的锚定框，提高蔗种坏芽检测精度；将路径聚合网络中原有的标准卷积替换为深度可分离卷积，大幅减少参数降低计算负荷，整体识别速度得到提升。（剩余11245字）

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