基于轻量化部署模型的农产品检测方法、系统及应用

本发明公开了一种基于轻量化部署模型的农产品检测方法、系统及应用。农产品检测模型的训练方法包括：提供训练集；对神经网络模型进行训练，获得农产品检测模型；神经网络模型由基础Yolov5s模型调整获得；基础模型包括骨干网络、颈部网络和头部网络；相比于所述基础模型，骨干网络被整体替换为MobilenetV3网络、颈部网络中的多个C3模块均被替换为C3_Ghost模块。本发明所提供的技术方案通过对基础模型的改进，利用改进的Yolov5模型，用于检测农产品的不同品质，包括是否存在病害以及病害的种类，且在实现模型轻量化的同时，能够确保检测精度达到95%以上，满足工业场景对农产品的检测需求。