棉花是一种密集性农作物，传统YOLOv3算法在识别密集性目标方面准确率较低。为了解决此问题，提出了一种基于改进的YOLOv3算法的棉花识别方法。在传统的YOLOv3算法框架基础上，先加上一道多尺度特征检测通道，使算法更能识别密集性目标，再自制棉花识别数据集，并使用改进的YOLOv3模型进行实验。结果表明，检测速度高达56.4 fps，目标精度为88.55%，可以完成实际环境中的棉花识别任务。
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