基于改進Yolov5植物病害檢測算法研究

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摘要：蘋果和番茄是日常生活非常常見的果蔬，準(zhǔn)確地識別病害能夠提升作物產(chǎn)量，減少經(jīng)濟損失。針對現(xiàn)有的植物病害檢測方法不能準(zhǔn)確且快速地檢測植物葉片中病害區(qū)域的問題，設(shè)計一種基于改進Yolov5的深度學(xué)習(xí)方法，用于檢測蘋果、番茄葉片常見病害。通過數(shù)據(jù)增強和圖像標(biāo)注技術(shù)構(gòu)建蘋果、番茄葉片病害數(shù)據(jù)集，利用Kmeans算法對初始錨框進行調(diào)整，在此基礎(chǔ)上使用復(fù)合主干網(wǎng)增強Yolov5主干網(wǎng)對病害特征的提取能力，使用Varifocal Loss函數(shù)提高對密集感染區(qū)域的識別精度。（剩余14180字）