基于改進(jìn)YOLOv7 的農(nóng)作物蟲(chóng)害識(shí)別

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摘要：為提高農(nóng)作物蟲(chóng)害檢測(cè)的準(zhǔn)確率和效率，提出了一種基于YOLOv7的農(nóng)作物蟲(chóng)害識(shí)別模型。首先，使用信息聚集?分發(fā)機(jī)制改進(jìn)YOLOv7的特征融合模塊，增強(qiáng)了不同層級(jí)之間的特征融合能力；其次，將損失函數(shù)替換為最小點(diǎn)距離交并比來(lái)計(jì)算邊界框回歸損失，更好地對(duì)齊預(yù)測(cè)框和真實(shí)目標(biāo)框，提高了邊界框回歸的準(zhǔn)確性；最后，通過(guò)在SPPCSPC層后添加感受野增強(qiáng)模塊，增強(qiáng)了模型對(duì)小尺度害蟲(chóng)的識(shí)別能力。（剩余4288字）