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基于改进YOLO v3的红掌佛焰与病虫害特征检测研究

         

摘要

针对红掌人工分级效率低下且易对红掌植株造成损伤的问题,提出改进YOLO v3网络模型来实现对红掌佛焰与病虫害特征的提取与检测,实现红掌准确分级。将YOLO v3特征金字塔网络替换双向特征金字塔-3网络,提升模型的感受野。添加通道注意力模块,强化有效特征并减少噪声。使用解耦合检测头代替耦合检测头,提升模型的精度与泛化能力。实验结果表明,相比于YOLO v3、CSP-YOLO v3、Mask-RCNN等目标检测模型,在不明显降低检测速度的前提下,改进YOLO v3模型对红掌佛焰与病虫害特征检测具有更高的精确率和召回率,能适用大批量红掌分级鉴定,满足实际生产需求。

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