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基于 YOLO 的学习方法的农业实时目标检测与机器人操控
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于YOLOv5的自定义目标检测模型，用于户外环境中的草莓检测。通过改进YOLOv5s架构，提高了特征梯度流，并与其他竞争模型进行了比较。结果显示，该模型在草莓数据集上实现了80.3%的平均精度，具有快速的推理速度和适用于实时草莓检测的网络参数。
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关键要点
- 该研究提出了一种基于YOLOv5的自定义目标检测模型，用于户外环境中的草莓检测。
- 修改了YOLOv5s的原始架构，替换C3模块为C2f模块，以提高特征梯度流。
- 结合空间金字塔池化和Cross Stage Partial Net，提高了模型在草莓数据集上的泛化能力。
- 与四个竞争检测模型比较，提出的模型实现了80.3%的平均精度。
- 其他模型的平均精度分别为YOLOv3-tiny（73.4%）、YOLOv5s（77.8%）、YOLOv5s-C2f（79.8%）和YOLOv8s（79.3%）。
- 该模型具有快速的推理速度，适用于实时草莓检测和定位。
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