基于CBAM-YOLOv5s模型的温室作物病害检测研究

黄奇瑞; 闫朝华

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基于CBAM-YOLOv5s模型的温室作物病害检测研究

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以温室马铃薯为研究对象,设计一种融合卷积块注意力机制(CBAM)的YOLOv5s植物病害检测模型,通过引入CBAM机制来提升YOLOv5s模型对马铃薯叶片中病害区域的显著度,使病害目标在检测模型中的特征表达能力得到增强,达到提高病害目标检测精度的目的。试验结果表明:改进的CBAM-YOLOv5s模型mAP达到了98.1%,比原始YOLOv5模型mAP提升2.3%,比SSD和FasterRcnn模型mAP分别提高8.7%和19%,为马铃薯叶片病害检测提供了一种可靠的检测方法,实现对温室作物叶片病害的精准识别和定位。

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来源
《南阳理工学院学报》 |2023年第4期|40-44|共5页
作者
黄奇瑞; 闫朝华;
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作者单位

南阳理工学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类植物病害及其防治;人工智能理论;信息处理（信息加工）;
关键词
智慧农业; 作物病害检测; CBAM; YOLOv5; 深度学习;

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