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摘要：本发明属于小目标害虫的检测领域，公开了一种基于YOLOv7算法的小目标害虫检测方法，本发明示例的技术方案，包括：第一步，获取训练模型所需要的小目标害虫图片数据集；第二步，手动标记以识别图像中存在的小目标害虫的位置和类型，并将数据集拆分为训练集、验证集和测试集；第三步，基于原始YOLOv7算法构建改进的目标检测模型；第四步，构建改进的YOLOv7模型的损失函数；第五步，使用K‑means算法获得适合小目标害虫的anchors；第六步，设置多个训练参数训练改进的YOLOv7目标检测模型；相对于现有的检测方法提升了相对精度，在小目标害虫检测任务中具有更强的识别能力。
主权项：1.一种基于YOLOv7算法的小目标害虫检测方法，其特征是，包括：第一步，获取训练模型所需要的小目标害虫图片数据集；第二步，手动标记以识别图像中存在的小目标害虫的位置和类型，并将数据集拆分为训练集、验证集和测试集；第三步，基于原始YOLOv7算法构建改进的目标检测模型；第四步，构建改进的YOLOv7模型的损失函数；第五步，使用K-means算法获得适合小目标害虫的anchors；第六步，设置多个训练参数训练改进的YOLOv7目标检测模型；第七步，拍摄待检测的小目标虫害图片，将拍摄好的虫害图片上传，通过训练完成的改进的目标检测模型对上传的虫害图片进行推理，改进的目标检测模型推理过程中，通过其包含的多个特征提取层和多个检测层检测不同大小的害虫后，通过非极大值抑制步骤和置信度筛选，最终确定每个目标的位置、类别和置信度，获得害虫识别结果。
全文数据：
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百度查询： 武汉轻工大学 一种基于YOLOv7算法的小目标害虫检测方法
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