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基于改进YOLOv5s的玉米田间杂草检测方法
基于改进YOLOv5s的玉米田间杂草检测方法
Corn field weed detection method based on improved YOLOv5s
- “研究团队针对玉米田间杂草检测实时性不足、模型复杂及部署困难等问题,提出基于改进YOLOv5s的检测方法,通过嵌入轻量化GhostNetV3模块、引入CA注意力机制与EIoU损失函数,实现了模型轻量化与检测精度的双重提升,为智慧农业杂草识别提供了高效解决方案。”
- 中国农业大学学报 2026年31卷第2期 页码:192-204
DOI: 10.11841/j.issn.1007-4333.2026.02.17
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中国农业大学 信息与电气工程学院/农业农村部农业信息化标准化重点实验室/农业农村部国家数字渔业 创新中心/农业农村部智慧养殖技术重点实验室/北京市农业物联网工程技术研究中心/ 农业农村部国家数字农产品流通创新分中心
北京市农林科学院 智能装备技术研究中心
河北省智慧农业装备技术创新中心
河北农业大学 机电工程学院
江西农业大学 计算机与信息工程学院


