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基于改进YOLO v8n轻量化的番茄叶霉病发病程度分级检测
1
作者
唐秀英
孙中清
+4 位作者
杨琳琳
余静
刘正林
王佩
施杰
《江苏农业学报》
北大核心
2025年第10期1985-1996,共12页
为进一步提高番茄叶霉病发病程度分级识别的精度和效率,降低检测模型的复杂度和权重,便于部署在移动端,本研究对YOLO v8n模型进行了改进,提出了一种轻量化病害发病程度分级检测方法。引入MobileNetV4中的UIB模块,替换YOLO v8n模型中的C2...
为进一步提高番茄叶霉病发病程度分级识别的精度和效率,降低检测模型的复杂度和权重,便于部署在移动端,本研究对YOLO v8n模型进行了改进,提出了一种轻量化病害发病程度分级检测方法。引入MobileNetV4中的UIB模块,替换YOLO v8n模型中的C2f卷积层,降低模型的计算量和参数量,满足移动端轻量化部署要求;在主干网络的最高维度后引入级联群体注意力机制模块(CGA),同时引入位置偏置,最后将模型的检测头由解耦检测头替换为双重注意力增强的目标检测头,实现对叶霉病症状特征的精确定位。研究结果表明,级联群体注意力机制模块(CGA)对模型性能的提升效果最为明显。相比YOLO v8n模型,YOLO v8n-UC-DAE模型的P、R、mAP 50和mAP 50-95分别提高了2.0个百分点、7.7个百分点、3.8个百分点和2.9个百分点;同时,计算量和权重分别降低了43.33%和32.86%。相较于其他主流模型,本研究构建的YOLO v8n-UC-DAE模型能够满足番茄叶霉病发病程度分级检测的需求,并解决了移动端部署的问题。
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关键词
YOLO
v8n模型
番茄叶霉病
发病程度分级
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职称材料
题名
基于改进YOLO v8n轻量化的番茄叶霉病发病程度分级检测
1
作者
唐秀英
孙中清
杨琳琳
余静
刘正林
王佩
施杰
机构
云南农业大学机电工程学院
出处
《江苏农业学报》
北大核心
2025年第10期1985-1996,共12页
基金
云南省重大科技专项(202302AE090020)
云南省农业基础研究联合专项(202401BD070001-069)
云南省作物生产与智慧农业重点实验室开放课题。
文摘
为进一步提高番茄叶霉病发病程度分级识别的精度和效率,降低检测模型的复杂度和权重,便于部署在移动端,本研究对YOLO v8n模型进行了改进,提出了一种轻量化病害发病程度分级检测方法。引入MobileNetV4中的UIB模块,替换YOLO v8n模型中的C2f卷积层,降低模型的计算量和参数量,满足移动端轻量化部署要求;在主干网络的最高维度后引入级联群体注意力机制模块(CGA),同时引入位置偏置,最后将模型的检测头由解耦检测头替换为双重注意力增强的目标检测头,实现对叶霉病症状特征的精确定位。研究结果表明,级联群体注意力机制模块(CGA)对模型性能的提升效果最为明显。相比YOLO v8n模型,YOLO v8n-UC-DAE模型的P、R、mAP 50和mAP 50-95分别提高了2.0个百分点、7.7个百分点、3.8个百分点和2.9个百分点;同时,计算量和权重分别降低了43.33%和32.86%。相较于其他主流模型,本研究构建的YOLO v8n-UC-DAE模型能够满足番茄叶霉病发病程度分级检测的需求,并解决了移动端部署的问题。
关键词
YOLO
v8n模型
番茄叶霉病
发病程度分级
Keywords
YOLO
v
8
n
model
tomato leaf mold
se
v
erity gradi
n
g
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLO v8n轻量化的番茄叶霉病发病程度分级检测
唐秀英
孙中清
杨琳琳
余静
刘正林
王佩
施杰
《江苏农业学报》
北大核心
2025
0
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