基于YOLOv5s的轻量级茶叶嫩芽终端检测模型

摘要： 在茶园环境中快速精准识别茶叶嫩芽是实现智能化采茶的关键技术之一，但茶芽检测模型的复杂性导致模型参数量大、计算量大、模型尺寸大，限制了模型在采茶机器人嵌入式设备的部署。鉴于此，本文提出一种基于YOLOv5s的轻量级茶叶嫩芽终端检测模型。首先，使用轻量级网络GhostNet替换YOLOv5s中的Backbone网络，并重构Neck网络，降低模型的参数量、计算量和内存占用量，改进后的... （共12页）