庄稼专题
AI助力智慧农业，基于SSD模型开发构建田间作物场景下庄稼作物、杂草检测识别系统
智慧农业随着数字化信息化浪潮的演变有了新的定义，在前面的系列博文中，我们从一些现实世界里面的所见所想所感进行了很多对应的实践，感兴趣的话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》 《轻量级目标检测模型实战——杂草检测》《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》《基于yolov5的农作物田
AI助力智慧农业，基于YOLOv4开发构建不同参数量级农田场景下庄稼作物、杂草智能检测识别系统
智慧农业随着数字化信息化浪潮的演变有了新的定义，在前面的系列博文中，我们从一些现实世界里面的所见所想所感进行了很多对应的实践，感兴趣的话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》 《轻量级目标检测模型实战——杂草检测》 《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》 《基于yol
AI助力智慧农业，基于YOLOv6最新版本模型开发构建不同参数量级农田场景下庄稼作物、杂草智能检测识别系统
智慧农业随着数字化信息化浪潮的演变有了新的定义，在前面的系列博文中，我们从一些现实世界里面的所见所想所感进行了很多对应的实践，感兴趣的话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》 《轻量级目标检测模型实战——杂草检测》 《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》 《基于yol
AI助力智慧农业，基于YOLOv5全系列模型【n/s/m/l/x】开发构建不同参数量级农田场景下庄稼作物、杂草智能检测识别系统
紧接前文，本文是农田场景下庄稼作物、杂草检测识别的第二篇文章，前文是基于YOLOv3这一网络模型实现的目标检测，v3相对来说比较早期的网络模型了，本文是基于最为经典的YOLOv5来开发不同参数量级的检测端模型。 首先看下实例效果： YOLOv3（You Only Look Once version 3）是一种基于深度学习的快速目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2018年提出。
AI助力智慧农业，基于YOLOv3开发构建农田场景下的庄稼作物、田间杂草智能检测识别系统
智慧农业随着数字化信息化浪潮的演变有了新的定义，在前面的系列博文中，我们从一些现实世界里面的所见所想所感进行了很多对应的实践，感兴趣的话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》 《轻量级目标检测模型实战——杂草检测》 《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》 《基于yol