基于改進(jìn)YOLOv7-tiny的番茄葉片病蟲(chóng)害檢測(cè)方法

摘要： 為解決自然環(huán)境中番茄葉片病蟲(chóng)害檢測(cè)場(chǎng)景復(fù)雜、檢測(cè)精度較低,計(jì)算復(fù)雜度高等問(wèn)題,該研究提出一種SLP-YOLOv7-tiny的深度學(xué)習(xí)算法。首先,將主干特征提取網(wǎng)絡(luò)中部分3×3的卷積Conv2D(2D convolution)改為分布偏移卷積DSConv2D(2D Depthwise Separable Convolution),以減少網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量,并且使計(jì)算速度更快,占用內(nèi)存更... （共9頁(yè)）