Plastic shopping bags that get carried away from the side of roads and tangled on cotton plants can end up at cotton gins if not removed before the harvest. Such bags may not only cause problem in the ginning process but might also get embodied in cotton fibers reducing its quality and marketable value. Therefore, it is required to detect, locate, and remove the bags before cotton is harvested. Manually detecting and locating these bags in cotton fields is labor intensive, time-consuming and a costly process. To solve these challenges, we present application of four variants of YOLOv5 (YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l and YOLOv5x) for detecting plastic shopping bags using Unmanned Aircraft Systems (UAS)-acquired RGB (Red, Green, and Blue) images. We also show fixed effect model tests of color of plastic bags as well as YOLOv5-variant on average precision (AP), mean average precision (mAP@50) and accuracy. In addition, we also demonstrate the effect of height of plastic bags on the detection accuracy. It was found that color of bags had significant effect (p < 0.001) on accuracy across all the four variants while it did not show any significant effect on the AP with YOLOv5m (p = 0.10) and YOLOv5x (p = 0.35) at 95% confidence level. Similarly, YOLOv5-variant did not show any significant effect on the AP (p = 0.11) and accuracy (p = 0.73) of white bags, but it had significant effects on the AP (p = 0.03) and accuracy (p = 0.02) of brown bags including on the mAP@50 (p = 0.01) and inference speed (p < 0.0001). Additionally, height of plastic bags had significant effect (p < 0.0001) on overall detection accuracy. The findings reported in this paper can be useful in speeding up removal of plastic bags from cotton fields before harvest and thereby reducing the amount of contaminants that end up at cotton gins.

Boll Weevil（Anthonomus Grandis L.）是一种严重的害虫，主要以棉花为食。由于亚热带气候条件，在德克萨斯州的下里奥格兰德山谷等地方，棉花植物可以全年生长，因此，收获期间上一个季节的剩下的种子可以在玉米中的旋转中继续生长（Zea Mays L.）和高粱（高粱双色L.）。这些野性或志愿棉花（VC）植物到达Pinhead平方阶段（5-6叶阶段）可以充当Boll Weevil Pest的宿主。得克萨斯州的鲍尔象鼻虫根除计划（TBWEP）雇用人们在道路或田野侧面生长的风险投资和消除旋转作物的田间生长，但在田野中生长的植物仍未被发现。在本文中，我们证明了基于您的计算机视觉（CV）算法的应用，仅在三个不同的生长阶段（V3，V6）（V3，V6）中检测出在玉米场中生长的VC植物，以检测在玉米场中生长的VC植物的应用。使用无人飞机系统（UAS）遥感图像。使用Yolov5（S，M，L和X）的所有四个变体，并根据分类精度，平均平均精度（MAP）和F1得分进行比较。发现Yolov5s可以在玉米的V6阶段检测到最大分类精度为98％，地图为96.3％，而Yolov5s和Yolov5m的地图为96.3％，而Yolov5m的分类精度为85％，Yolov5m和Yolov5m的分类准确性最小，而Yolov5L的分类精度最少。在VT阶段，在尺寸416 x 416像素的图像上为86.5％。开发的CV算法有可能有效地检测和定位在玉米场中间生长的VC植物，并加快TBWEP的管理方面。

为了控制棉花场中的鲍尔象鼻虫（Anthonomus Grandis L.）害虫重新感染，目前的志愿棉花（VC）（VC）（gossypium hirsutum L.）植物检测玉米（Zea Mays L.）和Sorghum等旋转作物中的植物检测（高粱双色L.）涉及在田野边缘的手动田地侦察。这导致许多风险植物在田野中间生长仍未被发现，并继续与玉米和高粱并肩生长。当他们到达Pinhead平方阶段（5-6片叶子）时，它们可以充当鲍尔维尔虫害的宿主。因此，需要检测，定位，然后精确地用化学物质进行斑点。在本文中，我们介绍了Yolov5M在放射线和伽马校正的低分辨率（1.2兆像素）的多光谱图像中的应用，以检测和定位在康沃尔场的流苏中间（VT）生长阶段生长的VC植物。我们的结果表明，可以以平均平均精度（地图）为79％，分类精度为78％，大小为1207 x 923像素的分类精度为78％，平均推理速度在NVIDIA上的平均推理速度接近47帧（FPS） NVIDIA JETSON TX2 GPU上的Tesla P100 GPU-16GB和0.4 fps。我们还证明了基于开发的计算机视觉（CV）算法的定制无人飞机系统（UAS）的应用应用程序应用程序，以及如何将其用于近乎实时检测和缓解玉米领域中VC植物的近乎实时检测和缓解为了有效地管理鲍尔象鼻虫害虫。

自1800年代后期从墨西哥进入美国以来，棉花象鼻虫是Anthonomus Grandis Boheman是美国棉花行业的严重害虫，其损失超过160亿美元。这种害虫几乎被根除了。但是，得克萨斯州南部仍然面临这个问题，由于其亚热带气候可以全年生长，因此每年始终容易恢复有害生物。一旦到达销售虫（玉米），一旦它们到达销售虫的植物，志愿棉花（VC）植物一旦到达销子，可以作为这些害虫的宿主，一旦它们到达销钉头阶段（5-6叶阶段），因此需要检测到，位于，位于，位置，并被摧毁或喷涂。在本文中，我们介绍了一项研究，用于使用Yolov3在无人飞机系统（UAS）收集的三个频段航空图像上检测玉米田中的VC植物。本文的两倍目标是：（i）确定Yolov3是否可以使用UAS和（II）收集的RGB（红色，绿色和蓝色）在玉米场中进行VC检测来研究行为基于平均精度（AP），平均平均精度（MAP）和95％的95％的图像（320 x 320，s1; 416 x 416，s2; 416 x 416，s2;和512 x 512，s3像素）的图像上的yolov3的图像。信心水平。在三个量表之间，MAP没有显着差异，而S1和S3之间的AP存在显着差异（P = 0.04），S2和S3（P = 0.02）。 S2和S3之间的F1分数也存在显着差异（P = 0.02）。在所有三个量表上，MAP缺乏显着差异表明，训练有素的Yolov3模型可用于基于计算机视觉的远程试验的航空应用系统（RPAA），以实时实时实时进行VC检测和喷雾应用。

我们介绍了MLPERF小型推理基准（FPGA）平台上MLPERF微小的推理基准的最新结果。我们使用开源HLS4ML和Finn工作流，旨在使FPGA中优化神经网络的AI硬件代码民主化。我们介绍关键字发现，异常检测和图像分类基准任务的设计和实现过程。最终的硬件实现是针对速度和效率量身定制的，可配置的，可配置的空间数据流体系结构，并引入了新的通用优化和作为本工作的一部分开发的常见工作流程。完整的工作流程从量化感知培训到FPGA实施。该解决方案部署在芯片（PYNQ-Z2）和纯FPGA（ARTY A7-100T）平台上。由此产生的提交的潜伏期低至20 $ \ mu $ s和每次推论的低至30 $ \ mu $ j的能耗。我们展示了异质硬件平台上新兴的ML基准如何催化协作和开发新技术和更容易访问的工具。