基于域自适应NWD-YOLOv5的复杂环境下水稻幼苗计数

计算机工程页数： 14 2024-09-13

摘要：水稻种植初期经常会遇到绿色水藻等干扰微小水稻幼苗计数的复杂环境，使得微小水稻幼苗与背景难以区分，容易造成检测计数模型性能显著下降，然而目前通用的深度学习方法无法应对复杂跨域场景下的水稻幼苗检测计数任务。为此，提出一种基于平均教师的域自适应NWD-YOLOv5模型，以解决无人机视角下的复杂环境微小水稻幼苗计数问题。为了提高模型对复杂背景下微小幼苗的检测计数能力，将基于平均教师模型... （共14页）

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