基于改進YOLOv5s的茶葉嫩芽檢測

摘要： 為提高對茶葉嫩芽識別的準確率，提升自動采摘機器人的工作效率，減少人工采摘成本，提出一種對茶葉嫩芽目標檢測的模型。通過拍攝包含白豪早茶葉嫩芽圖片，進行篩選后得到179張圖像，使用Mosic數(shù)據(jù)擴增后獲得716張圖像，建立數(shù)據(jù)集，按照訓練集、測試集和驗證集7∶2∶1的比例劃分數(shù)據(jù)集。針對復雜背景下茶葉嫩芽存在重疊以及遮擋所導致的識別精準度低的問題，對YOLOv5s模型進行改動，在骨... （共7頁）