基于YOLOv4-tiny模型的水稻早期病害識別方法

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摘要：針對現(xiàn)有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型過于依賴設(shè)備的計算和存儲能力、水稻病蟲害形狀大小不一、遮擋造成的病害特征顯著性弱、漏檢率高等問題，采用輕量化、易部署的YOLOv4-tiny模型檢測和識別水稻病蟲害。首先收集831張4種不同的水稻病害葉片圖像樣本，為了使模型具有更好的泛化能力，對已有數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強，將樣本數(shù)量擴增到了5 320張。（剩余9571字）