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自建田间作物场景杂草检测数据，基于YOLOv5[n/s/m/l/x]全系列参数模型开发构建杂草检测识别分析系统_杂草数据集

作者：Cpp五条 | 2024-03-10 21:13:45

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杂草数据集

 在前文中我们已经开发实践了杂草相关检测，感兴趣可以自行移步阅读即可：

《自建数据集，基于YOLOv7开发构建农田场景下杂草检测识别系统》

《激光除草距离我们实际的农业生活还有多远，结合近期所见所感基于yolov8开发构建田间作物杂草检测识别系统》

本文的主要目的是想要基于yolov5全系列不同参数量级的模型来分别开发构建田间作物场景下的杂草检测识别系统。

首先看下效果：

接下来简单看下数据集：

实例标注内容如下所示：

  1. 4 0.33125 0.216 0.283929 0.324
  2. 4 0.4 0.597 0.292857 0.414
  3. 4 0.755357 0.815 0.289286 0.294
  4. 0 0.8625 0.582031 0.196875 0.107813
  5. 0 0.8875 0.697656 0.196875 0.082812
  6. 0 0.607812 0.971875 0.096875 0.05625
  7. 1 0.51875 0.073438 0.090625 0.059375
  8. 1 0.439063 0.01875 0.084375 0.034375
  9. 3 0.044531 0.410938 0.048438 0.078125
  10. 0 0.782031 0.427344 0.060937 0.048438

这里开发了yolov5全系列的模型，默认相同的训练参数配置，接下来依次看下结果详情：

【n】

模型文件：

  1. # YOLOv5 
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