基于YOLOv5s-ESTC的肉蓯蓉檢測(cè)

摘要： 為了解決因梭梭和紅柳等宿主遮擋、樣本分布密集、樣本大小不均衡等造成人工種植肉蓯蓉檢測(cè)精度低以及模型參數(shù)量過(guò)大難以向嵌入式設(shè)備移植等問(wèn)題，該研究提出一種基于改進(jìn)YOLOv5s的人工種植肉蓯蓉輕量化檢測(cè)方法。首先，將YOLOv5s的主干網(wǎng)絡(luò)替換為EfficientNetv2網(wǎng)絡(luò)，以減少模型參數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度進(jìn)而實(shí)現(xiàn)模型輕量化，便于后期將模型向嵌入式設(shè)備部署；其次，為了增強(qiáng)模型對(duì)小目...