典型文献
基于YOLO训练网络的茶园植物智能识别算法设计与实践应用
文献摘要：
为了顺应时代发展,为智能农业赋能,该文为茶园农业提出了一种茶草识别算法.在综合考虑准确性检测效率等因素后,选择采用YOLOv5算法,在数据集准备中选择了叶片标记和植株标记两种方法,比较后得出叶片标记效果更好,在算法运行中又用数据增强的方式进行了改进,而结显示算法效果很好,可以进行产业化应用.
文献关键词：
YOLOv5;数据增强;标记方式;深度学习;损失函数
中图分类号：
作者姓名：
李佳奇
作者机构：
江苏大学,江苏镇江212013
文献出处：
引用格式：
[1]李佳奇-.基于YOLO训练网络的茶园植物智能识别算法设计与实践应用)[J].电脑知识与技术,2022(28):20-22
A类：
B类：
茶园,智能识别,识别算法,算法设计,设计与实践,顺应时代,智能农业,检测效率,YOLOv5,植株,较后,数据增强,产业化应用,标记方式,损失函数
AB值：
0.464024
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