Reconocimiento individual de un grupo de ganado vacuno basado en YOLO v5 mejorado
Autores: Li, Ziruo; Zhang, Yadan; Kang, Xi; Mao, Tianci; Li, Yanbin; Liu, Gang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 10
Citaciones: Sin citaciones
El modelo YOLO v5 mejorado logró una precisión de reconocimiento individual (P) del 93,2%, una recuperación (R) del 94,6%, un promedio de precisión media (mAP) del 94,5%, FLOPs de 7,84, 13,22 millones de parámetros y una velocidad de inferencia promedio de 0,0746 s.
Descripción
El modelo YOLO v5 mejorado logró una precisión de reconocimiento individual (P) del 93,2%, una recuperación (R) del 94,6%, un promedio de precisión media (mAP) del 94,5%, FLOPs de 7,84, 13,22 millones de parámetros y una velocidad de inferencia promedio de 0,0746 s.