基于YOLOv4的草莓目标检测技术研究

草莓目标检测对草莓智能化监测和自动化采摘具有非常重要的意义。本文提出了一种基于YOLOv4的草莓目标检测方法。针对复杂环境下采集到的草莓数据集,首先采用LabelImg进行数据类型标注,然后采用改进的Kmeans聚类算法进行先验框尺寸的计算,最后采用分阶段训练方法对搭建的YOLOv4模型进行训练和模型评估。结果表明,该方法的测试集平均精度均值达到97.05%,单张图像检测时间平均为74 ms,能够满足草莓的高精度实时检测需求。     

基于卷积神经网络的番茄目标检测

番茄目标检测有利于提升番茄采摘的智能化程度。本文针对番茄目标检测问题,提出了一种基于Yolo3的目标检测方法。通过对数据集手工标注,并利用kmeans聚类算法更新先验框参数,实现了数据模型的训练测试与模型评估。实验结果表明,所采用方法的目标检测mAP为96.34%,能够有效地实现番茄目标检测。