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輕量級深度學習網絡在農作物目標檢測的應用進展

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摘要：

隨著計算機視覺領域中深度學習網絡模型應用的發(fā)展，各類農業(yè)場景中的目標檢測性能得到極大的推動。與部署在云端服務器的大規(guī)模深度學習網絡不同，輕量級深度學習網絡因其較小的參數(shù)量和運算量，在硬件資源有限且實時性要求更高的農業(yè)場景中展現(xiàn)出潛力，完成果蔬采摘機器人的目標檢測、作物病蟲草害目標檢測以及作物表型檢測等任務。（剩余25251字）

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