目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进的YOLOv4柑橘目标检测算法

林聪木

已于 2025-03-03 09:45:49 修改

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分类专栏：目标检测YOLO系列实战应用案例精讲100例文章标签：目标检测 YOLO 算法

于 2023-06-21 00:15:00 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36130719/article/details/131300656

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基于改进YOLOX目标检测算法的研究

一、网络结构优化方向

梯度差自适应学习率优化
通过改进YOLOX-S的网络结构与训练策略，提出基于梯度差的自适

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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLOv4算法的自动驾驶场景 目标检测

qq_36130719的博客

11-02

2096

随着21世纪的到来，我国人民的生活水平不断提高，人们对高品质生活的渴望不断增强，居民对于汽车的需求也逐年增加，汽车保有量呈上升趋势。据2022年中国汽车工业协会发布汽车全年产业产销数据，分别完成2702.1万辆和2686.4万辆，同比增长3.4%和2.1%，全年实现小幅增长。驾车出行确实可以带给人们方便，但也加剧了交通堵塞以及尾气所带来的空气污染等问题，同时行车安全也考验着每一位驾驶员的驾驶技术。根据中华人民共和国2022年国民经济和社会发展统计公报，道路交通事故万车死亡人数1.46人。

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOv7的番茄采摘机械手场景感知及试验

qq_36130719的博客

09-22

1309

番茄，是茄科茄属的一年生草本植物，浆果扁球状或近球状，番茄外观呈红色或青红色，原产于南美洲[1]。美国、意大利和中国为主要生产国，在中国南北均有种植，是全世界种植最普遍的果蔬之一[2]。其富含番茄红素，具有很强的抗氧化能力，能防止癌症和一些慢性疾病，同时具有很高的营养价值。我国是世界上番茄种植面积最大、年产量最高的国家[4]，2021年我国番茄出口量超100万吨，总产量超6000万吨[5]。近年来，我国的番茄种植面积一直处于稳中有升态势。

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Windows版YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集

bai666ai的博客

05-06

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课程演示环境：Windows10 课程链接https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/28748 需要学习Ubuntu系统YOLOv4的同学请前往《Windows版YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》，课程链接：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/28745 YOLOv4来了！速度和精度双提升！与YOLOv3相比，新版本...

CitDet Dataset: 柑橘类水果目标检测数据集（附数据集地址）

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zzjlhlcd的博客

03-10

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此外，果园中的背景复杂多样，既有绿色的枝叶、树干，又有土壤、杂草等，这些背景元素与柑橘的颜色和形状存在一定的相似性，容易对检测造成干扰，增加了准确识别柑橘的难度。通过精准的病虫害监测和预警，能够及时采取有效的防治措施，减少农药的使用量，降低对环境的污染，保障柑橘的品质和安全。例如，利用高分辨率的图像传感器和先进的目标检测算法，能够在病虫害发生的早期阶段就准确识别出病虫害的种类和范围，为种植户提供针对性的防治方案，避免病虫害的大规模扩散，从而减少农药的使用量，实现绿色、可持续的种植模式。

YoloV4实战：手把手教物体检测——YOLOV4（pytorch）

AI浩

07-22

1万+

摘要 YOLOV4在coco上面达到了43.5%AP ，在Tesla V100 上达到了65FPS。相比今年的其它模型，得分不算高，但是它不是通过提高输入图像的分辨率来提高得分的，而是改进网络结构。创新点主要有一下几个方面：（1）输入端：这里指的创新主要是训练时对输入端的改进，主要包括Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练。（2）BackBone主干网络：将各种新的方式结合起来，包括：CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock （3）Neck：目标检测网络...

【毕业设计选题】基于深度学习的柑橘果实目标检测系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

Hai_Lang_IT的博客

12-23

1894

毕业设计-基于深度学习的柑橘果实目标检测系统，旨在提高柑橘果实的自动化检测和识别效率。通过使用预训练的目标检测模型（如Faster R-CNN）和PyTorch框架，我们构建了一个高效准确的柑橘果实目标检测系统。该系统能够自动在图像中定位和标识出柑橘果实的位置，并提供准确的类别标签。我们详细介绍了算法的实现步骤，并展示了检测结果的可视化。该系统可以在柑橘种植和果实采摘过程中发挥重要作用，提高生产效率和质量控制为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于计算机视觉与深度学习的油茶果目标检测

qq_36130719的博客

09-04

491

我国油茶果种植面积和产量均位居世界第一(伍德林等2022)，截至2021年，中国茶油产量达100.90万吨。根据市场调查分析，2006年我国油茶果产量为92.00万吨， 2012年的产量为172.80万吨，2019年，增加至285.00万吨，年平均增长率为25.80%。国家林业和草原局现已将油茶作为精准脱贫和乡村产业振兴的重要特色经济林树种，

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于目标检测的水稻病害识别

qq_36130719的博客

12-19

305

水稻是我国播种面积最大、产量最高的粮食作物之一，实现水稻的稳产、高产一直是我国农业生产的目标[1]。随着农业生产水平发展提高，水稻产量得到了极大提高[2]。然而水稻的生长和产量容易受到环境等多种因素的影响出现水稻病害，无法平稳地实现水稻高产、高质量的目标。水稻稻瘟病、胡麻斑病、细菌性条斑病作为水稻最常见的主要病害，如果不能及时发现并采取防治措施，会严重影响水稻产量，造成巨大经济损失。

目标检测数据集(YOLOV5目录格式)：柑橘害虫检测（2类别，包含训练集、验证集）

04-10

项目包含：柑橘害虫检测（2类别，包含训练集、验证集），数据保存按照YOLOV5文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。图像分辨率为1000-4000的大尺度RGB图片，数据集为柑橘的害虫检测【数据集介绍】柑橘害虫图像数据，2类别：苍蝇、木虱【数据总大小】260MB（数据分为分为训练集和验证集）训练集datasets-images-train：240张图片和240个标签txt文件组成验证集datasets-images-val：60张图片和60个标签txt文件组成【txt类别文本文件】2类别txt文本信息为了方便查看数据，提供了可视化py文件，随机传入一张图片即可绘制边界框，并且保存在当前目录。脚本无需更改，可以直接运行

YOLOv4实战尝鲜 --- 教你从零开始训练自己的数据集（安全头盔佩戴识别检测）

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05-13

3万+

本文代码基于：https://github.com/ultralytics/yolov3 首先介绍数据集，来源于AI研习设的一个比赛，见链接：https://god.yanxishe.com/32

目标检测YOLO实战应用案例100讲-橘子自动采摘机视觉识别

qq_36130719的博客

01-17

316

浙江省位于东部沿海地区，地理位置优越，经济发展也优于其它柑橘产区，但柑橘水果的种植成本增加，利润较低。浙江柑橘产业应充分发挥科技优势，引领农业技术创新，优化柑橘品种、精准栽培、提高质量、加强生产后管理、提高效益，为我国柑橘产业发展中发挥引领示范的作用[3]。随着柑橘水果种植规模的扩张，柑橘采摘的工作量也逐渐增大[4]，就会出现一系列问题。第一，浙江省处于我国东部沿海发达地区，随着城市化、工业化的不断进步，农村大量劳动力流失，柑橘生产的人工成本增加。

YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集

04-26

课程演示环境：Ubuntu需要学习Windows系统YOLOv4的同学请前往《Windows版YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》，课程链接https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/28748YOLOv4来了！速度和精度双提升！与 YOLOv3 相比，新版本的 AP（精度）和 FPS （每秒帧率）分别提高了 10% 和 12%。 YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。本课程的YOLOv4使用AlexAB/darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装YOLOv4、标注自己的数据集、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类分析。还将介绍改善YOLOv4目标训练性能的技巧。除本课程《YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》外，本人将推出有关YOLOv4目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程，包括：《YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴识别》《YOLOv4目标检测实战：中国交通标志识别》《YOLOv4目标检测：原理与源码解析》

YOLOv4 物体/目标检测之实战篇（Windows系统、Python3、TensorFlow2版本）

黎国溥

11-22

7150

前言基于YOLO进行物体检测、对象识别，在搭建好开发环境后，先和大家进行实践应用中，体验YOLOv4物体/目标检测效果和魅力；同时逐步了解YOLOv4的不足和优化思路。开发环境参数系统：Windows 编程语言：Python 3.8 深度学习框架：TensorFlow 2.3 整合开发环境：Anaconda 开发代码IDE：PyCharm 主要使用TensorFlow2.3、opencv-python4.4.0、...

C++Yolov4目标检测实战

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06-01

9094

Introduction 今年2月份，Yolo之父Joseph Redmon由于Yolo被用于军事和隐私窥探退出CV界表示抗议，就当我们以为Yolo系列就此终结的时候，4月24日，Yolov4横空出世，新的接棒者出现，而一作正是赫赫有名的AB大神。 paper github 在本篇文章里，我们先不急去探究Yolov4的原理，而是从工程的角度来使用Yolov4。首先我们来看一下，Yolov4的性能有多么强劲，下面是使用不同显卡的时候，主流目标检测器的性能，从下图我们发现，Yolov4真的

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846

论文题目：YOLOv4： Optimal Speed and Accuracy of Object Detection今天，使用YOLOv4对无人机进行目标检测，将自己的训练过程记录下来，总的来说，和之前Darknet的YOLOv3版本的操作完全相同。环境Ubuntu 16.04Python： 3.6.4OPENCV：3.4.0CUDA： 10.0GPU： RTX2080Ti首先下载代码：1 gi...

目标检测yolo实战应用案例100讲-基于yolov5的目标检测与6d位姿估计算法研究

12-25

yolo（You Only Look Once）是一种目标检测算法，它能够实现实时的目标检测和定位，被广泛应用于计算机视觉领域。基于yolov5的目标检测与6d位姿估计算法研究案例是一个通过yolov5算法实现目标检测并结合6d位姿估计的实战应用案例。该案例通过讲解yolov5算法原理和实现步骤，结合实际场景中的目标检测与位姿估计需求，在各种现实场景中完成不同的目标检测任务，并实现对目标位姿的估计。通过该案例的学习，可以掌握基于yolov5的目标检测算法在实际应用中的具体实现方法，理解目标检测与位姿估计的原理与技术，并掌握如何将两者结合实现复杂场景下的目标识别与位姿估计任务。同时，该案例也将帮助学习者深入了解yolov5算法的细节，并通过实战案例的方式提升学习者的实际操作能力和解决问题的能力。此外，通过100个实战案例的讲解，学习者将有机会接触到不同领域的目标检测与位姿估计应用场景，包括工业自动化、智能交通、智能制造等多个领域，从而深刻理解yolov5算法与6d位姿估计技术在实际生产生活中的应用价值，并且打下坚实的技术基础，为未来的发展做好准备。这些案例的学习将帮助学习者从理论到实践，全面提升专业能力，为将来从事相关领域的工作做好充分准备。