基于轻量化YOLO模型的植物叶片识别

摘要

为了提升植物叶片的检测能力,减少繁琐的人工成本,本文构建了包含10类常见植物叶片的数据集。应用基于pytorch框架的YOLOv5网络模型对叶片数据集进行训练,并通过训练模型对叶片测试图像进行检测,在识别速度和精度上取得了较好的效果。实验结果表明,本文检测方法对叶片识别的平均精度为93%,识别速度较快,有效解决了传统植物识别方法中分类器耗时长、准确率低等问题。