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【24h】

Detecting Apples in Orchards Using YOLOv3 and YOLOv5 in General and Close-Up Images

机译：使用YOLOV3和YOLOV5探测果园在果园里的苹果和特写图像

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A machine vision system for apple harvesting robot was developed based on the YOLOv3 and the YOLOv5 algorithms with special pre- and postprocessing and the YOLOv3 equipped with special pre- and post-processing procedures is able to achieve an a share of undetected apples (FNR) at 9.2% in the whole set of images, 6,7% in general images, and 16,3% in close-up images. A share of objects mistaken for apples (FPR) was at 7.8%. The YOLOv5 can detect apples quite precisely without any additional techniques, showing FNR at 2.8% and FPR at 3.5%.
机译：Apple收获机器人的机器视觉系统是基于YOLOV3和yolov5算法开发，具有特殊的预处理和后处理，配备特殊的预处理和后处理程序的YOLOV3能够达到未检测到的苹果（FNR） 在整个图像中的9.2％，一般图像中的6,7％，特写图像中的16,3％。 对苹果（FPR）误认为的物体份额为7.8％。 YOLOV5可以精确地检测苹果，没有任何额外的技术，显示出2.8％和FPR的FNR为3.5％。

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