基于改進(jìn)YOLOv5注意力模型的農(nóng)田害蟲圖像識別

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摘  要：農(nóng)田害蟲防控是一項(xiàng)爭分奪秒的挑戰(zhàn)，在此過程中害蟲種類的正確識別是一項(xiàng)極為重要的環(huán)節(jié)。針對傳統(tǒng)識別害蟲檢測過程中準(zhǔn)確率低、檢測目標(biāo)較小的問題，文章提出了一種基于YOLOv5s和注意力機(jī)制的農(nóng)田害蟲圖像識別模型。將自注意力機(jī)制引入YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)，對上下文信息進(jìn)行建模，通過建立非局部模型提高網(wǎng)絡(luò)解決圖像遠(yuǎn)距離和多層次依賴關(guān)系的能力。（剩余7498字）