摘要： 針對目前三七檢測算法在復雜田間收獲工況下檢測精度低、模型復雜度大、移動端部署難等問題，該研究提出一種基于YOLOv5s的輕量化三七目標檢測方法。首先，采用GSConv卷積方法替換原始頸部網絡的傳統(tǒng)卷積，引入Slim-neck輕量級頸部網絡，降低了模型復雜度，同時提升了模型精度；其次，使用ShuffleNetv2輕量型特征提取網絡對主干網絡進行輕量化改進，提升了模型實時檢測性能，... （共11頁）