基于YOLOv9葡萄病害識(shí)別檢測(cè)算法研究

打開文本圖片集

摘  要：YOLOv9作為YOLO系列模型中的最新版本之一，其平臺(tái)移植方便與檢測(cè)步驟簡(jiǎn)易，相比于傳統(tǒng)的圖像識(shí)別技術(shù)，基于深度學(xué)習(xí)的物體檢測(cè)模型具有更強(qiáng)的特征提取和泛化能力，能夠更好地識(shí)別復(fù)雜的物體和場(chǎng)景?；赮OLOv9c葡萄病害識(shí)別檢測(cè)算法研究，針對(duì)傳統(tǒng)的病害識(shí)別方法存在著識(shí)別準(zhǔn)確率低、耗時(shí)長(zhǎng)等問題，對(duì)我國(guó)七種葡萄病害進(jìn)行識(shí)別，進(jìn)行訓(xùn)練之后，平均檢測(cè)度mAP50為92.7%，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以實(shí)現(xiàn)葡萄病害實(shí)時(shí)檢測(cè)，大大提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，滿足葡萄病害檢測(cè)應(yīng)用場(chǎng)景的精度要求和實(shí)時(shí)性。（剩余6477字）