基于少量标注样本的茶芽目标检测YSVD-Tea算法

摘要： 构建大规模茶芽目标检测数据集是一项耗时且繁琐的任务，为了降低数据集构建成本，探索少量标注样本的算法尤为必要。本文提出了YSVD-Tea (YOLO singular value decomposition for tea bud detection)算法，通过将预训练模型中的基础卷积替换为3个连续的矩阵结构，实现了对YOLOX算法结构的重构。通过维度变化和奇异值分解操作，将预训... （共11页）