基于改進(jìn)YOLOv5s模型的玉米葉片病害識(shí)別

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摘要 在玉米生長(zhǎng)過(guò)程中，灰斑病、葉銹病和葉斑病是幾種常見(jiàn)的玉米葉片病害。目前，深度學(xué)習(xí)成為玉米病害識(shí)別的重要方法。為提高玉米葉片病害的識(shí)別準(zhǔn)確率，將在傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型YOLOv5s的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，對(duì)玉米葉斑病、葉銹病、灰斑?。撤N葉片病害圖像和正常玉米葉片圖像進(jìn)行識(shí)別。首先，通過(guò)鏡像翻轉(zhuǎn)、圖像增強(qiáng)及亮度調(diào)節(jié)方法等對(duì)病害圖像進(jìn)行預(yù)處理操作，增強(qiáng)數(shù)據(jù)集并提高網(wǎng)絡(luò)魯棒性，將YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)模型原有的Bottleneck CSP模塊替換為CBAM注意力機(jī)制模塊，并與原始的YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。（剩余5204字）