一种用于花生种子表型参数预测的神经网络构建方法

本发明公开一种用于花生种子表型参数预测的神经网络构建方法，属于神经网络技术领域，用于花生种子表型参数预测，包括获得花生照片作为数据源，划分训练集和测试集，将训练集输入改进的YOLOv5s神经网络进行训练，训练满足精度要求后，将测试集输入训练好的改进的YOLOv5s神经网络进行花生种子表型参数预测，获得花生种子的周长和面积。本发明根据对象的具体形状和花生朝向进行预测框生成，实现全方位无死角地精确测量，使模型更好地聚焦于花生果的特征信息；在不增加成本的情况下融合更多特征，减少冗余计算；有效减少了回归过程的自由度，从而加快了网络的收敛速度，并提高了回归准确性。