杂草专题

YOLOv8+PyQt5农作物杂草检测系统完整资源集合（yolov8模型，从图像、视频和摄像头三种路径识别检测，包含登陆页面、注册页面和检测页面）

农作物杂草检测YOLOV8(https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpaTl5tv)_哔哩哔哩_bilibili 资源包含可视化的农作物杂草检测系统，基于最新的YOLOv8训练的农作物杂草检测模型，和基于PyQt5制作的可视化农作物杂草检测系统，包含登陆页面、注册页面和检测页面，该系统可自动检测和识别图片或视频当中出现的农作和物杂草，以及自动开启摄像头，进行农作物杂草检测，并在

[数据集][图像分类]杂草分类数据集17509张9类别

数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：17509 分类类别数：9 类别名称:["chineseapple","lantana","negatives","parkinsonia","parthenium","prickly_acacia","rubber_vine","siam_weed","snake_weed"] 每个类别图片数： chi

轻量级目标检测模型实战——杂草检测

在前面我写过一篇目标检测自己做实验的记录性也是入门的一篇文章，如下： Yolov3目标检测实战【实现图像中随机出现手写数字的检测】感兴趣的话可以去看看。当时主要是基于YOLOv3进行的实验，因为YOLOv3本身的体积是非常大的，如果想要运行在一些计算能力比较弱的边缘

【优化算法】差分进化优化杂草优化（DIWO）【含Matlab源码 1482期】

⛄一、获取代码方式获取代码方式1：完整代码已上传我的资源：【优化算法】差分进化优化杂草优化（DIWO）【含Matlab源码 1482期】点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。获取代码方式2：付费专栏Matlab优化求解（初级版）备注：点击上面蓝色字体付费专栏Matlab优化求解（初级版），扫描上面二维码，付费29.9元订阅海神之光博客付费专栏Matlab优化求解（初级版），凭支

探索智慧农业精准除草，基于高精度YOLOv5全系列参数【n/s/m/l/x】模型开发构建农田作物场景下杂草作物分割检测识别分析系统

智慧农业是未来的一个新兴赛道，随着科技的普及与落地应用，会有更加广阔的发展空间，关于农田作物场景下的项目开发实践，在我们前面的博文中也有很堵相关的实践，单大都是偏向于目标检测方向的，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》《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yolov

【图像分类】基于深度学习的杂草类型识别（9种类别，ResNet网络）

写在前面：首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。（专栏订阅用户订阅专栏后免费提供数据集和源码一份，超级VIP用户不在服务范围之内，不想订阅专栏的兄弟们可以私信我详聊，最好还是订阅，将知识装进自己的脑袋里）本篇博文，我们将使用PyTorch深度学习框架搭建ResNet实现杂草类型识别，附完整的项

【Intel校企合作课程】基于ResNet50的杂草检测

目录 1.项目简介1.1项目描述1.2数据集展示1.3部分图像展示1.4预期处理方案 2.数据预处理2.1 数据集结构2.2数据集提取2.3构建数据集 3.使用ResNet50残差神经网络识别杂草3.1ResNet网络简介3.2ResNet50网络模型简介3.3查看Pytorch提供的ResNet50模型3.3自己定义ResNet50网络模型3.4使用Pytorch提供的ResNet50

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的田间杂草检测系统（深度学习模型+UI界面+Python代码+训练数据集）

摘要：开发用于田间杂草识别的系统对提高农业运营效率和提升作物产出至关重要。本篇文章详尽阐述了如何应用深度学习技术开发一个用于田间杂草识别的系统，并附上了完备的代码实现。该系统基于先进的YOLOv8算法，并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等版本在性能上的差异，通过mAP、F1 Score等关键性能指标进行了深入分析。文章详细讲解了YOLOv8算法的核心机制，提供了相关的Python代码

基于YOLOv5的无人机视角水稻杂草识别检测

💡💡💡本文主要内容:详细介绍了无人机视角水稻杂草识别检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析。博主简介 AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制

助力智能化农田作物除草，基于YOLOv7【tiny/l/x】不同系列参数模型开发构建农田作物场景下玉米苗、杂草检测识别分析系统

在我们前面的系列博文中，关于田间作物场景下的作物、杂草检测已经有过相关的开发实践了，结合智能化的设备可以实现只能除草等操作，玉米作物场景下的杂草检测我们则少有涉及，这里本文的主要目的就是想要基于YOLOv7系列的模型来开发构建玉米田间作物场景下的玉米苗和杂草检测识别系统。春节前后我们已经基于YOLO系列最新的YOLOv8模型开发构建了相应的项目，感兴趣可以自行移步阅读：《助力智能化农田作物

【Intel oneAPI实战】使用英特尔套件解决杂草-农作物检测分类的视觉问题

目录一、简介：计算机视觉挑战——检测并清除杂草二、基于YOLO的杂草-农作物检测分类2.1、YOLO简介2.2、基于YOLO的杂草-农作物检测分类解决方案三、基于YOLO的杂草-农作物检测分类系统设计3.1、基于flask框架的demo应用程序后端3.2、基于Vue框架的demo应用程序前端四、Intel oneAPI工具包使用五、后续待完善的部分科技是人类历史发展最具革

【数据聚类】基于杂草算法优化K-means算法实现数据聚类含Matlab源码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 ⛄ 内容介绍针对传统k-means算法对初始聚类中心选取的随机性,易收敛于局部最优等缺点.

助力智能化农田作物除草，基于轻量级YOLOv8n开发构建农田作物场景下玉米苗、杂草检测识别分析系统

在我们前面的系列博文中，关于田间作物场景下的作物、杂草检测已经有过相关的开发实践了，结合智能化的设备可以实现只能除草等操作，玉米作物场景下的杂草检测我们则少有涉及，这里本文的主要目的就是想要基于最新的YOLOv8下最轻量级的n系列的模型来开发构建玉米田间作物场景下的玉米苗和杂草检测识别系统。首先看下实例效果：简单看下实例数据集：如果对YOLOv8开发构建自己的目标检测项目有

基于入侵杂草算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于入侵杂草算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码文章目录基于入侵杂草算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码1.Elman 神经网络结构2.Elman 神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1 模型建立 4.基于入侵杂草优化的Elman网络5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码摘要：针对Elman神经网络，初始权值阈值盲目随机性的缺点。采用入侵杂

芝麻杂草目标检测数据集VOC+YOLO格式近1300张

芝麻，芝麻科芝麻属的一年生草本植物，茎中空或具白色髓部；叶子为卵形；花朵单生或少数同生于腋下，呈白色；芝麻蒴果基部钝圆，顶部有尖，中间有棱；芝麻的种子通常呈扁平椭圆形，共有四种颜色；花期为5~9月；果期为8~9月。芝麻是中国汉使张骞出使西域时引进的油麻种，故名“胡麻”，后赵王石勒讳“胡”，将“胡麻”改为“芝麻”。同时，它也是香油的主要原料。今天，要介绍的就是芝麻杂草目标检测数据集：数据集

[数据集][目标检测]芝麻杂草目标检测数据集VOC+YOLO格式1300张2类别

数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1300 标注数量(xml文件个数)：1300 标注数量(txt文件个数)：1300 标注类别数：2 标注类别名称:["weed","crop"] 每个类别标注的框数： crop 框数 = 1212 weed 框数 = 860 总

芝麻杂草目标检测数据集VOC+YOLO格式近1300张

芝麻，芝麻科芝麻属的一年生草本植物，茎中空或具白色髓部；叶子为卵形；花朵单生或少数同生于腋下，呈白色；芝麻蒴果基部钝圆，顶部有尖，中间有棱；芝麻的种子通常呈扁平椭圆形，共有四种颜色；花期为5~9月；果期为8~9月。芝麻是中国汉使张骞出使西域时引进的油麻种，故名“胡麻”，后赵王石勒讳“胡”，将“胡麻”改为“芝麻”。同时，它也是香油的主要原料。今天，要介绍的就是芝麻杂草目标检测数据集：数据集

智能优化算法应用：基于入侵杂草算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用：基于入侵杂草算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码文章目录智能优化算法应用：基于入侵杂草算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.入侵杂草算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MATLAB代码摘要：本文主要介绍如何用入侵杂草算法进行3D无线传感器网(WSN)覆盖优化。

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

【改进YOLOv8】融合感受野注意力卷积RFCBAMConv的杂草分割系统

1.研究背景与意义项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence 研究背景与意义随着计算机视觉技术的不断发展，图像分割成为了一个重要的研究领域。图像分割可以将图像中的不同对象或区域进行有效的分离，对于许多应用领域具有重要的意义，如医学图像分析、自动驾驶、智能监控等。其中，杂草分割是农业领域中的一个重要

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

利用无人机图像进行大豆田杂草检测的实例分割方法

Instance segmentation method for weed detection using UAV imagery insoybean fields 摘要1、介绍2、可见颜色指数3、结论摘要作物杂草检测是精确农业的一个新领域，它可以区分理想和不理想的作物。准确、高效的杂草检测与识别是精确杂草治理的基础。本研究提出一种结合可见颜色指数与基于编码器和解码器架构

利用改进的YOLOv5模型对玉米和杂草进行精准检测和精准喷洒

Accurate Detection and Precision Spraying of Corn and Weeds Using the Improved YOLOv5 Model 摘要1、引言摘要本文提出了一种基于改进yolov5s的轻量化模型，并构建了一种精密喷涂机器人。首先，采用基于品类平衡和农艺特征的数据增广方法解决了数据不平衡问题;然后，与yolov5s、yol