农业与技术2025，Vol.45Issue(1) ：46-49.DOI:10.19754/j.nyyjs.20250115010

基于改进YOLOv5模型的草莓目标检测技术研究

崔明 徐正阳 王柏生 王鹏 颜廷赫 宋雍
农业与技术2025，Vol.45Issue(1) ：46-49.DOI:10.19754/j.nyyjs.20250115010
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基于改进YOLOv5模型的草莓目标检测技术研究

崔明 1徐正阳 1王柏生 2王鹏 1颜廷赫 1宋雍1
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作者信息

  • 1. 江苏农林职业技术学院,江苏镇江 212400
  • 2. 句容市白兔镇柏生草莓专业合作社,江苏镇江 212400
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摘要

草莓目标检测有助于监测草莓的实时生长状态,对草莓智能化管理具有重要意义.本文针对复杂环境下的草莓目标检测问题进行研究,提出了一种基于GAM注意力机制的改进型YOLOv5目标检测算法.本文在数据集标注的基础上,通过在YOLOv5模型的颈部网络添加GAM注意力机制来提升模型的特征提取能力,并对比分析不同注意力机制类型的融合检测效果.实验结果表明:相比于原始YOLOv5网络模型,本文所用方法有效提升了草莓目标检测性能,可以更好地平衡检测精度和效率,能够满足草莓目标的实时检测需求.

关键词

草莓/目标检测/YOLOv5/注意力机制

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出版年

2025
农业与技术
中国科技期刊编辑学会,吉林省科学技术信息研究所

农业与技术

影响因子：0.343
ISSN：1671-962X
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