基于天氣數(shù)據(jù)增強和微調(diào)的苗期作物雜草識別定位模型

摘要： 除草是提高作物產(chǎn)量的重要手段，而精準識別雜草種類是精確除草的前提。構(gòu)建了SXAU雜草數(shù)據(jù)集，采用天氣數(shù)據(jù)增強與在線數(shù)據(jù)增強相結(jié)合的方法提升Yolov8對雜草特征的提取能力，從而增強模型在實際應(yīng)用中的效果，同時降低了計算機硬件的功耗。引入遷移學(xué)習(xí)，在公開雜草數(shù)據(jù)集上對Yolov8模型進行預(yù)訓(xùn)練，使用SXAU雜草數(shù)據(jù)集微調(diào)，以快速獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對雜草特征所需的相關(guān)參數(shù)。結(jié)合Yolov... （共10頁）