基于YOLO v5的水稻害蟲(chóng)分類

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摘要： 針對(duì)水稻害蟲(chóng)識(shí)別過(guò)程中存在的檢測(cè)難度大、模型精度低、計(jì)算量大等問(wèn)題，以稻縱卷葉螟等14類水稻害蟲(chóng)為研究對(duì)象， 改進(jìn)了YOLO v5檢測(cè)算法，引入高效通道注意力機(jī)制（efficient channel attention，ECA）與EIoU（efficient- IoU）損失函數(shù)，并結(jié)合Ghost卷積，提出了一種基于改進(jìn)的YOLO v5水稻害蟲(chóng)識(shí)別方法：（1）通過(guò)引入ECA注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)對(duì)水稻害蟲(chóng)識(shí)別過(guò)程中重要信息的處理，采用跨通道信息交互，保證模型性能和降低復(fù)雜度；（2）引入EIoU損失函數(shù)代替CIoU（complete-IoU）損失函數(shù)，從而降低原有CIoU損失函數(shù)存在的回歸精度問(wèn)題；（3）利用Ghost卷積替換CBS模塊及C3模塊中的標(biāo)準(zhǔn)卷積，實(shí)現(xiàn)模型輕量化處理。（剩余10983字）