摘要
深度学习算法中,YOLOv4在目标识别、检测中已经得到典型应用,其性能出色,但参数量、计算量仍然较高,存在相应的改进空间.为改进目标识别过程中的小目标实时检测,基于改进YOLOv4,生成一种用于园林绿化景观设计场景的轻量级目标检测模型,能够利用现场实测数据集、模拟数据集进行训练,以较少精度损失,降低参数、模型的大小,便于在此基础上形成应用于园林绿化景观设计中的目标检测、识别和分类系统.结果表明,改进YOLOv4能够有效提升园林绿化景观设计过程中小目标检测精度,具有良好的泛化性、迁移性,在小目标识别检测方面的准确性与速度获得高度平衡,潜力较大.
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