基于多注意力機(jī)制的蘋果葉部病害檢測方法

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摘要：針對蘋果葉部病害在復(fù)雜環(huán)境下出現(xiàn)的多尺度病斑識別和定位不準(zhǔn)確等難題，并提高對小目標(biāo)病害特征的識別能力，提出了一種基于改進(jìn)YOLO v5s的蘋果葉部病害檢測算法。首先，在骨干網(wǎng)絡(luò)中采用ConvNeXtBlock模塊替換傳統(tǒng)的CSP模塊，以增強(qiáng)對病害特征的提取能力。同時，為了更準(zhǔn)確地檢測小目標(biāo)病害特征，引入自注意力和卷積集成的ACmix注意力機(jī)制，使得改進(jìn)后的骨干網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜環(huán)境下也能更準(zhǔn)確地檢測到蘋果葉部病害。（剩余11246字）