基于深度學習的桑葉病害識別方法研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>5140 K
標簽： 桑葉病害 YOLOv8 目標檢測
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文檔介紹：為提高桑葉病害檢測精度，實現(xiàn)將模型方便快速部署到移動端，針對自然環(huán)境下桑葉病害病斑小、背景復雜等問題，以YOLOv8為基線模型進行改進，提出了一種YOLOv8-Evo的桑葉病害識別算法。首先在Backbone模塊中加入了可變形卷積模塊從而更靈活地捕捉病害的細節(jié)和形狀，其次在Neck模塊中增加了CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力機制，發(fā)掘圖像中的關(guān)鍵特征和區(qū)域，最后在18 849張桑葉病害數(shù)據(jù)集上進行驗證，相較YOLOv8s模型，YOLOv8-Evo的識別精度提高2.4%，召回率提高1.5%，mAP50提高1%，mAP50-95提高0.7%，實驗證明改進的YOLOv8-Evo模型為桑葉病害識別的自動化提供了理論依據(jù)與技術(shù)支持。
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