基于YOLOv5的病媒圖像檢測實(shí)驗(yàn)教學(xué)設(shè)計(jì)

摘要： 針對數(shù)字圖像處理課程存在理論高度抽象、缺少實(shí)踐應(yīng)用案例等問題，設(shè)計(jì)了一個(gè)病媒圖像檢測實(shí)驗(yàn)。該實(shí)驗(yàn)采用YOLOv5多目標(biāo)檢測深度框架，訓(xùn)練圖像檢測模型；對模型進(jìn)行量化，移植到Android端檢測系統(tǒng)，通過相冊、拍照和攝像采集圖像，調(diào)用模型檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該檢測模型具有很好的性能，平均精度均值達(dá)96.9%，可滿足實(shí)際工程需求。通過該實(shí)驗(yàn)，能夠加深學(xué)生對深度學(xué)習(xí)檢測模型移植的理解...