一种基于改进yolov5模型的发芽马铃薯图像识别方法

摘要

本发明公开了一种基于改进yolov5模型的发芽马铃薯图像识别方法，包括以下步骤：构建图像识别网络模型，获取马铃薯图片数据集，分为训练集和测试数据集；对数据集进行预处理分析，得到数据可视化结果，基于可视化结果确定数据集进行特征融合时采用的模型；采用训练集对构建图像识别网络模型进行训练，获取图像识别网络模型的各个参数指标，得到训练后的图像识别网络模型；采用测试数据集对训练后的图像识别网络模型进行测试，对测试结果的精度进行评价。利用9‑Mosaic算法对获取到的马铃薯图片进入backbone前进行增强优化，强化小目标特征，调整backbone内图内卷积传递规则，使用跨图卷积CrossConv替代Conv连接两个图内卷积，增强特征相似性，提高了发芽马铃薯识别的准确度。