构建农作物与杂草目标检测模型含代码

构建农作物与杂草目标检测模型通常是在计算机视觉领域中的任务，特别是在农业智能化应用中。这种模型利用深度学习技术，比如卷积神经网络 (CNN)，来识别图像中的农作物和杂草。常见的方法包括使用预训练的深度学习模型如Yolo、Faster R-CNN或Mask R-CNN进行迁移学习。

以下是一个简单的Python代码框架，使用Detectron2库（基于PyTorch），它是一个强大的目标检测工具集：

# 导入必要的库
import torch
from detectron2 import model_zoo
from detectron2.engine import DefaultPredictor

# 加载预训练模型
model_name = "COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x"
cfg = get_cfg() # 获取配置文件
cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file(model_name)) # 设置模型配置
cfg.MODEL.WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url(model_name) # 设置权重路径
predictor = DefaultPredictor(cfg)

# 定义输入图片
img = ... # 读取或加载图片

# 进行预测
outputs = predictor(img)
crop_weed_detections = outputs["instances"].to("cpu").pred_classes # 获取分类结果

# 对结果进行后处理，区分农作物和杂草
crop_classes = [class_names[class_idx] for class_idx in crop_weed_detections if class_idx == ...] # 假设class_names包含作物和杂草标签