基于YOLOv5的煙草葉部病害智能識別
中國煙草科學
頁數(shù): 9 2024-05-15
摘要: 為提高煙草病害的智能識別精度和判別效率,提出基于YOLOv5網(wǎng)絡改進的煙草病害識別模型,針對原模型對小目標病斑特征提取能力弱的問題提出改進模型,分別為添加多尺度增強模塊的YOLOv5-ME、添加小目標檢測層的YOLOv5-LT和同時添加小目標檢測層和多尺度增強模塊的YOLOv5-ME-LT,對從田間采集的赤星病、黃瓜花葉病、普通花葉病、氣候斑點病和野火病等5 874幅病害圖像進... (共9頁)