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摘要:為解決現(xiàn)有識(shí)別方法在植物病害檢測(cè)中遇到的密集分布、不規(guī)則形態(tài)、多尺度目標(biāo)類別、紋理相似性等障礙,提出一種高性能的實(shí)時(shí)細(xì)粒度植物病害檢測(cè)框架。首先,在YOLOv8主干網(wǎng)絡(luò)和頸部設(shè)計(jì)兩個(gè)新的殘差塊,增強(qiáng)特征提取和降低計(jì)算成本;其次,引入DenseNet層,并使用Hard-Swish函數(shù)作為主要激活函數(shù),以提高模型的準(zhǔn)確性;最后,設(shè)計(jì)PANet網(wǎng)絡(luò),用于保留細(xì)粒度的局部信息和改善特征融合。(剩余9548字)
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基于改進(jìn)YOLOv8算法的實(shí)時(shí)細(xì)粒度植物病害檢測(cè)
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