基于YOLO-V5的深度学习技术在小麦头部目标检测中的应用（含数据集）-10、wheat-detection-using-yolo-v5

简介：
本研究运用YOLO-V5模型进行小麦头部分目标检测，构建了专门的数据集以提升算法精度与效率，在农业自动化领域具有广泛应用前景。 在深度学习领域使用YOLO-v5算法进行小麦头目标检测的研究（附带数据集）--10、wheat-detection-using-yolo-v5-dl-techniques 语言：Python 内容包括：源码、数据集及数据集描述。 目的： 本项目旨在利用YOLO-v5算法在小麦图像中准确地识别和定位小麦头。提供的数据集中包含完整可运行的代码，同时主页上详细介绍了环境搭建的过程以及更多源码信息。 数据集描述如下： 该数据集由世界各地不同地点拍摄的小麦田图片组成，每张图中的每个已标记的小麦头都配有边界框标注。需要注意的是，并非所有图像中均含有小麦头或相应的边界框信息。 CSV文件格式简单明了——包含与各图像对应的唯一ID、文件名以及该图的尺寸（宽度和高度）等基本信息；同时，每条记录还包括一个矩形区域描述符用于标记相应的小麦头。值得注意的是，并非所有图片都有标注的小麦头部。 在测试集中大多数图像的数据被隐藏以供最终评估使用，而仅有一小部分公开作为训练模型时的参考样本。 您需要预测的内容是：对于给定的每一张图中的小麦头周围绘制边界框；若该图中不存在任何小麦头，则应当输出无边界的标注结果。