基于改進(jìn)YOLOv5的自然環(huán)境下番茄患病葉片檢測(cè)模型

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摘要： 針對(duì)自然環(huán)境下番茄葉片存在的復(fù)雜背景和密集遮擋情況，提出一種改進(jìn)的YOLOv5模型，用于實(shí)時(shí)檢測(cè)自然環(huán)境下番茄葉片的病害。首先，使用RepVGG模塊代替YOLOv5中主干網(wǎng)絡(luò)的卷積層，改善主干網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力，減少模型的內(nèi)存占用，加速模型的推理速度;其次，在頸部的C3模塊中引入注意力機(jī)制模塊CBAM，提高模型在復(fù)雜背景下對(duì)番茄患病葉片的檢測(cè)精度以及對(duì)遮擋目標(biāo)的識(shí)別率;最后，引用新的損失函數(shù)SIoU，加速模型的收斂速度并降低模型的損失值。（剩余12754字）