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

目录

知识储备

计算机视觉常用算法

前言

自然光照下林果图像目标检测研究

林果图像增强现状研究

夜间光照下林果图像目标检测研究

存在问题

油茶果数据集采集、制备方法

2.1油茶果低照度数据集制备

2.1.1油茶果低照度数据集采集

2.1.2油茶果低照度数据集制备

2.2油茶果日间数据集制备

2.2.1油茶果日间数据集采集

2.2.2油茶果日间数据集制备

2.3油茶果夜间数据集采集与制备

2.3.1油茶果夜间数据集采集

2.3.2油茶果夜间数据集图像制备

2.3.3夜间油茶果图像性质分析

基于A-UNet的低照度油茶果图像增强方法研究

3.1算法介绍

3.1.1算法网络结构

3.1.2 SENet注意机制

3.1.3损失函数设计

3.2试验结果分析

3.2.1对比算法与评价指标

3.2.2试验平台与参数

3.2.3油茶果低照度图像增强视觉效果对比

3.2.4增强前后图像性质分析

3.2.5各对比算法增强性能比较

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知识储备

计算机视觉常用算法

01图像分割算法

    图像分割算法是计算机视觉领域的基础算法之一，它的主要任务是将图像分割成不同的区域或对象。常见的图像分割算法包括基于阈值的分割、基于区域的分割、基于边缘的分割和基于图割的分割等。这些算法在医学影像分析、遥感图像处理、智能交通等领域有着广泛的应用。

02特征提取算法

    特征提取算法是计算机视觉领域中的重要组成部分，它的主要任务是从图像中提取出有用的特征信息，为后续的任务提供支持。常见的特征提取算法包括SIFT、SURF、HOG等。这些算法在目标检测、人脸识别等领域有着广泛的应用，对计算机视觉技术的发展起到了重要的推动作用。

03目标检测算法

    目标检测算法是计算机视觉领域