20、基于YOLOv4模型的实时梨果检测与计数

于 2025-09-19 13:40:57 发布
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分类专栏： 智慧农业：AI赋能未来 文章标签： YOLOv4 梨果检测 实时检测
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基于YOLOv4模型的实时梨果检测与计数

1. YOLOv4模型的速度 - 精度权衡

在测试数据集上，不同的YOLOv4模型在速度和精度方面存在权衡关系。以AP50作为精度衡量指标，相关的具体数值可参考表1。

模型名称 平均IoU AP25 AP50 AP75 BFLOPs 推理速度 (FPS) 推理内存使用 (GB) TP FP FN
YOLOv4-tiny-416 1.00 0.87 0.93 83.06 95.1897 94.0893 70.6543 6.789 59.4 2.07
YOLOv4-tiny-512 0.98 0.88 0.93 83.13 95.7535 9
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19、基于YOLOv4模型的实时梨果检测与计数
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09-18 29
本文介绍了基于YOLOv4模型的实时梨果检测与计数方法，涵盖模型架构、训练优化及性能评估。通过对比YOLOv4、YOLOv4-CSP和YOLOv4-tiny系列模型在精度、速度和资源消耗方面的表现，分析了不同激活函数、颈部结构和插件模块的影响。结合Deep SORT实现多目标跟踪，并采用ROI和唯一对象ID两种方法进行梨果计数，验证了高准确性和低假阴性率的重要性。研究结果为农业智能化中的果实检测提供了可行方案，可根据实际需求选择适合的模型与计数策略。
18、基于YOLOv4模型的实时梨果检测与计数技术解析
java5的博客
09-17 27
本文探讨了基于YOLOv4系列模型的实时梨果检测与计数技术，比较了YOLOv4、YOLOv4-tiny和YOLOv4-CSP在准确性、速度和计算消耗方面的性能差异。结合Deep SORT多目标跟踪算法，有效解决了遮挡与光照变化导致的检测闪烁问题，提升了计数准确性。研究还详细分析了数据采集、标注、增强及分割对模型性能的影响，并提出了未来优化方向，为果园智能化管理提供了可行的技术方案。
17、深度学习框架在果园目标检测中的应用探索
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6、基于描述逻辑的案例适应算法探索
cola5的博客
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java/php/node.js/python梨果技能培训APP设计与实现【2024年毕设】
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深度学习在农业领域应用论文笔记8 1. Yield Estimation and Visualization Solution for Precision Agriculture，2021 通过使用对象检测和跟踪来计算视频中的水果。我们使用和训练你只看一次模型 （YOLO） 在苹果， 橙子和南瓜的视频剪辑.通过异议检测获得的边界框用作我们选定的跟踪模型 DeepSORT 的输入。DeepSORT 的原始版本无法与水果数据一起使用，因为外观特征提取器仅适用于人。我们实施 ResNet 作为深度 SORT 的新
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