目标检测YOLO实战应用案例100讲-小麦麦穗的目标检测与杂草分类识别研究(续) 编程语言 2025-04-09 19:57 0 阅读 目录 3.4 农作物和杂草的图像分类模型 3.4.1 迁移学习 3.4.2 搭建分类模型 3.4.3 分类植物幼苗的流程 3.5 图像分类实验设计 3.5.1 分类识别数据集 3.5.2 模型评价方法 3.5.3 分类方案设计 3.5.4 识别结果分析 对小麦麦穗目标检测的模型实验研究 4.1 引言 4.2 小麦麦穗的目标检测过程 4.3 小麦麦穗数据集 4.3.1 数据集介绍 4.3.2 数据探索 4.4 图像预处理 4.4.1 数据增强 4.5 小麦麦穗的目标检测模型 4.5.1 特征提取模型 4.5.2 目标检测模型 4.5.3 YOLOv5模型 4.6 目标检测实验设计 4.6.1 模型评价指标 4.6.2 检测目标数据集 4.6.3 检测结果分析 分类检测系统实现 5.1 引言 5.2 系统开发环境 5.3 系统需求分析 5.3.1 功能需求分析 5.4 系统流程设计 5.5 系统界面及功能介绍 5.5.1 登陆界面 5.5.3 植物分类界面 5.5.4 麦穗检测界面 知识拓展 小麦麦穗的目标检测与杂草分类识别研究-YOLOv8实现 一、环境配置（强化GPU支持） 二、数据集精细化处理 1. 标注工具与格式转换 三、模型训练深度优化 1. 自定义模型架构（添加小目标检测层） 2. 高级训练配置 四、多任务分类优化 1. 添加分类分支 2. 联合训练策略 五、后处理优化（提升精度） 1. 自适应NMS算法 2. 重叠目标分离 六、部署与可视化 1. 实时检测系统（PyQt5 GUI） 七、关键优化策略 八、评估与验证 九、常见问题解决方案 本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见 小麦麦穗的目标检测与杂草分类识别研究 3.4 农作物和杂草的图像分类模型 本节介绍了在预训练 猜你喜欢