基于轻量化YoloV5的谷穗实时检测方法

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摘要：针对复杂谷田场景中谷穗密集、尺寸较小且遮挡严重的情况，适用于此环境的目标检测模型要求较高算力，在移动设备上实现谷穗实时检测存在困难等问题，本研究提出一种基于YoloV5的轻量化谷穗实时检测方法。将YoloV5s的主干特征提取网络替换成具有注意力机制的MobilenetV3轻量化模型，采用在多特征融合检测结构增加微尺度检测层，后处理使用Merge-NMS算法，将不同改进方法重构的模型在自建的谷穗数据集上进行训练和测试。（剩余12955字）

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