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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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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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标签

YOLOv5 yolo 平均精度 机器人 特征梯度流 目标检测 自定义目标检测模型 草莓检测
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