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题名基于改进RT-DETR的草莓叶枯病实时检测
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作者
林晨
钟雅露
孔彦琪
陈仁凡
谢知
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机构
福建农林大学
福建省农业信息感知技术重点实验室
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出处
《信息技术与信息化》
2025年第1期79-82,共4页
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基金
福建省自然科学基金项目(2019J01403)
福建农林大学科技创新专项基金项目(KFB23165A)。
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文摘
为实现草莓叶枯病的快速实时诊断,文章以端到端的实时目标检测模型RT-DETR为基础架构,提出一种改进型MNV2IF-DETR轻量级草莓叶枯病识别方法。使用MobileNetV2替换原RT-DETR骨干网络的ResNet,最优特征子集选择MobileNetV2网络架构的{S2,S4,S6}特征输出层组合,在丰富特征提取能力的同时,使模型轻量化。通过把原架构的普通卷积替换为DW深度卷积,并添加SE注意力机制,构建改进的ImFuze特征融合模块,大幅降低计算量,同时减少冗余特征,提高编码器对关键特征的响应能力与提取效率。试验结果表明,相较于原模型,改进的MNV2IF-DETR模型的mAP达90.3%,准确率提高0.5%,模型大小仅为22.1 MB,减小48.4%,另外,参数量和浮点计算量也分别下降31.7%和67.6%,在GPU上的单张平均检测时间仅14.2 ms,速度提高28.3%。模型综合性能优于其他对比检测算法,可以为草莓叶枯病害防治领域的技术发展提供参考。
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关键词
草莓叶枯病
病害诊断
RT-DETR
目标检测
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
S436.68
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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