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基于YOLO v5s改进模型的玉米作物病虫害检测方法
被引量：
10
1
作者
施杰
林双双
+3 位作者
罗建刚
杨琳琳
张毅杰
顾丽春
《江苏农业科学》
北大核心
2023年第24期175-183,共9页
针对玉米作物病虫害目标检测中由于图像背景复杂、无关因素干扰较多而导致的对病虫害目标检测效果不理想等问题,采用深度学习技术,提出一种基于YOLO v5s改进模型的玉米作物病虫害检测方法。该方法通过引入无参SimAM注意力机制对YOLO v5...
针对玉米作物病虫害目标检测中由于图像背景复杂、无关因素干扰较多而导致的对病虫害目标检测效果不理想等问题,采用深度学习技术,提出一种基于YOLO v5s改进模型的玉米作物病虫害检测方法。该方法通过引入无参SimAM注意力机制对YOLO v5s模型进行改进,利用该机制能更全面地评估模型特征权重,以增强玉米病虫害的特征,削弱复杂背景和无关信息的干扰,从而提高模型的检测性能。同时,将模型的损失函数由CIOU替换为EIOU,可使病虫害预测框更加接近真实框,以提升模型检测的准确率。通过自建的玉米病虫害数据集对模型进行试验对比,结果表明,YOLO v5s(EIOU+SimAM)改进模型的精确率为94.6%,召回率为83.4%,平均精度均值为90.1%。经比较发现,改进模型比原始模型在上述3个指标方面分别提升了5.4、0.5、1.9百分点,说明YOLO v5s(EIOU+SimAM)模型对玉米病虫害检测具有较强的鲁棒性和泛化性。
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关键词
玉米作物病虫害
YOLO
v5s改进模型
注意力机制
EIOU
目标检测
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职称材料
题名
基于YOLO v5s改进模型的玉米作物病虫害检测方法
被引量：
10
1
作者
施杰
林双双
罗建刚
杨琳琳
张毅杰
顾丽春
机构
云南农业大学机电工程学院
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2023年第24期175-183,共9页
基金
国家自然科学基金(编号:32260438)
云南省教育厅科学研究基金(编号:2022J0307)。
文摘
针对玉米作物病虫害目标检测中由于图像背景复杂、无关因素干扰较多而导致的对病虫害目标检测效果不理想等问题,采用深度学习技术,提出一种基于YOLO v5s改进模型的玉米作物病虫害检测方法。该方法通过引入无参SimAM注意力机制对YOLO v5s模型进行改进,利用该机制能更全面地评估模型特征权重,以增强玉米病虫害的特征,削弱复杂背景和无关信息的干扰,从而提高模型的检测性能。同时,将模型的损失函数由CIOU替换为EIOU,可使病虫害预测框更加接近真实框,以提升模型检测的准确率。通过自建的玉米病虫害数据集对模型进行试验对比,结果表明,YOLO v5s(EIOU+SimAM)改进模型的精确率为94.6%,召回率为83.4%,平均精度均值为90.1%。经比较发现,改进模型比原始模型在上述3个指标方面分别提升了5.4、0.5、1.9百分点,说明YOLO v5s(EIOU+SimAM)模型对玉米病虫害检测具有较强的鲁棒性和泛化性。
关键词
玉米作物病虫害
YOLO
v5s改进模型
注意力机制
EIOU
目标检测
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLO v5s改进模型的玉米作物病虫害检测方法
施杰
林双双
罗建刚
杨琳琳
张毅杰
顾丽春
《江苏农业科学》
北大核心
2023
10
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