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發(fā)布時間：2023-10-07 14:14:13 作者：學(xué)術(shù)小編 來源：m.jyydt.com.cn
傳統(tǒng)的蝴蝶識別算法存在以下問題： 1.在自然生態(tài)照片中，蝴蝶往往以小目標(biāo)的形式出現(xiàn)（蝴蝶圖像的面積太小），傳統(tǒng)的蝴蝶識別算法往往無能為力。 2.培訓(xùn)所需的數(shù)據(jù)量巨大，但找不到高質(zhì)量的帶注釋的公共數(shù)據(jù)集。 3.一些稀有蝴蝶在自然狀態(tài)下的照片太少，無法直接用作訓(xùn)練集。 Joe Redmon [1]提出的YOLO模型是目標(biāo)檢測領(lǐng)域的一種著名的端到端學(xué)習(xí)模型。 與RCNN [13]序列的兩步模型相比，YOLO模型執(zhí)行速度快，避免了背景誤差，但定位精度差，某些分類的單模型誤報(bào)率高。
