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A lightweight weed detection algorithm designed based on YOLOv9
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AI
DOI：10.1016/j.asoc.2025.114183.png)
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摘要
En 中文
• 开发了一种基于K-Means的锚框优化方法，该方法针对输入尺寸进行了定制，减少了训练误差并提高了目标检测精度。
• 将SPPELAN-ECA模块引入到颈部网络中，实现了更优的特征融合和模型精度，且未增加参数数量。
• 提出了AGSConv模块，该模块在减少参数和计算成本的同时，提升了模型的表示能力和检测精度。
