基于改進YOLO v5n的葡萄葉病蟲害檢測模型輕量化方法

摘要： 由于較大的參數(shù)量和較高的計算復雜度，直接在移動端部署通用檢測及識別模型的難度較高。為了解決輕量化的移動端部署難題及提升移動設備上葡萄葉病害的檢測能力，擬提出1種輕量化、高精度、實時性的檢測模型。首先，引入Slimming算法對傳統(tǒng)的YOLO v5n網(wǎng)絡進行縮減，利用模型稀疏化訓練、批歸一化的縮放因子分布狀況對不重要的通道進行篩選；其次，引入輕量級上采樣算子CARAFE增加感受野... （共8頁）