基于YOLOv5的煙草葉部病害智能識別

摘要： 為提高煙草病害的智能識別精度和判別效率，提出基于YOLOv5網(wǎng)絡(luò)改進的煙草病害識別模型，針對原模型對小目標(biāo)病斑特征提取能力弱的問題提出改進模型，分別為添加多尺度增強模塊的YOLOv5-ME、添加小目標(biāo)檢測層的YOLOv5-LT和同時添加小目標(biāo)檢測層和多尺度增強模塊的YOLOv5-ME-LT，對從田間采集的赤星病、黃瓜花葉病、普通花葉病、氣候斑點病和野火病等5 874幅病害圖像進... （共9頁）