基于改進(jìn)SPP-x的YOLOv5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水稻葉片病害識別檢測

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摘要：針對YOLOv5模型在水稻病害葉片檢測計算復(fù)雜度高，計算速度慢的問題，提出一種基于改進(jìn)SPP-x的YOLOv5模型水稻病害葉片識別檢測方法。首先，將原主干網(wǎng)中SPP模塊中3個不同尺寸（5×5、9×9、13×13）的MaxPool層替換為3個尺寸相同的5×5MaxPool層連接，后面通過1×1卷積層來調(diào)整輸出特征維數(shù)，再將YOLOv5網(wǎng)絡(luò)中優(yōu)化器替換為Adam，從而構(gòu)建新的YOLOv5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。（剩余11008字）