一种基于YOLOv5算法的烤烟分级方法

本发明公开了一种基于YOLOv5算法的烤烟分级方法，包括：S1、采集烟叶的外观五个部位特征，包括颜色、色度、烟叶成熟度以及烟叶身份；S2、利用YOLOv5算法建立模型；S3、对模型进行初始化权重；S4、训练网络；S6、控制模型的参数；S7、迭代训练模型；S8、使用验证集或测试集来评估模型的性能；S9、使用训练得到的YOLOV5模型进行目标检测任务，本发明通过数据增强和多尺度特征融合技术，提升模型的泛化能力和细节识别能力，采用迁移学习和自适应学习率调整策略，能够加速模型训练并提高分级精度，大大提高烤烟烟叶的分级纯度和烟叶等级合格率，通过模型剪枝、量化和实时分级系统，降低计算资源需求，实现分级任务的自动化和智能化。