紫莖澤蘭作為中國遭受外來物種入侵的典型例子,其對生態(tài)環(huán)境多樣性造成嚴(yán)重破壞,影響農(nóng)林業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展.紫莖澤蘭檢測作為整個(gè)防治過程中的初始階段和監(jiān)控階段,其檢測精度會(huì)對防治結(jié)果造成影響.針對紫莖澤蘭這一類復(fù)雜背景葉片圖像的目標(biāo)檢測問題,本文提出一種基于YOLOv3的遷移學(xué)習(xí)方法來實(shí)現(xiàn)紫莖澤蘭的檢測.將深度學(xué)習(xí)模型YOLOv3遷移到紫莖澤蘭數(shù)據(jù)集上,用K均值算法進(jìn)行維度聚類確定目標(biāo)框參數(shù);在訓(xùn)練過程中改變損失函數(shù)中各類損失的權(quán)重,增加模型對數(shù)據(jù)集的適應(yīng)性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在紫莖澤蘭檢測任務(wù)中,平均精度（Average Precision, AP）相較于原YOLOv3提高了17%,能夠滿足復(fù)雜背景下的紫莖澤蘭檢測任務(wù). 

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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