基于改进YOLOv5的葡萄果穗检测算法
来源：计算机应用与软件杂志2025年第6期北京时间：
作者：吴子炜, 徐达宇, 夏芳, 周素茵, 潘青山
摘要：针对现代化农场中葡萄果穗分布密集、背景复杂导致其检测精度较低的问题，提出一种基于改进YOLOv5的葡萄果穗快速精确检测算法。以YOLOv5为基础目标检测算法，使用坐标法来为机制对特征提取网络进行改进，增强其特征表达能力，利用Bi-FPN对图像特征的高效融合，增强网络整体预测能力。实验结果表明，该模型检测精度可达83.1%，可以在复杂环境中有效地检测葡萄果穗。
关键词：葡萄, 果穗检测, 卷积神经网络, YOLOv5, 目标检测
