典型文献
基于目标检测技术的林业害虫智能识别检测方法
文献摘要：
准确识别害虫是林业害虫防范治理的基础.本文利用YOLOv5s算法,在训练过程中利用余弦退火学习率来调整学习率,训练了害虫智能识别模型,该模型可以识别15种常见的林业害虫及其不同的生理形态如:卵、幼虫、蛹、成虫,总共实现39种类别的准确识别.
文献关键词：
林业害虫识别;深度学习;YOLOv5s
中图分类号：
作者姓名：
王洪磊
作者机构：
济南市园林和林业科学研究院,济南 250001
文献出处：
引用格式：
[1]王洪磊-.基于目标检测技术的林业害虫智能识别检测方法)[J].林业科技通讯,2022(07):20-23
A类：
林业害虫识别
B类：
目标检测,智能识别,识别检测,准确识别,防范治理,YOLOv5s,训练过程,余弦退火,学习率,识别模型,幼虫,成虫,总共
AB值：
0.317332
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
