基于改進(jìn)Yolov5s的水稻葉病檢測(cè)方法

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摘要：水稻葉病防治在提高水稻產(chǎn)量中具有重要作用，針對(duì)水稻葉病人工檢查速度慢、主觀性高的問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)Yolov5s的水稻葉病目標(biāo)檢測(cè)方法。采用K-means聚類算法得到先驗(yàn)框尺寸，增強(qiáng)檢測(cè)模型對(duì)水稻葉病的適應(yīng)性；將輕量級(jí)空間注意力與通道注意力融合，對(duì)高層語(yǔ)義特征信息增強(qiáng)，增強(qiáng)模型對(duì)病害信息的感知度；并結(jié)合特征金字塔網(wǎng)絡(luò)，融合多尺度感受野獲取目標(biāo)上下文信息，有效地增強(qiáng)模型對(duì)目標(biāo)周圍特征的提取，提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確度。（剩余12737字）