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本研究旨在开发一种准确检测识别苹果叶片病害的轻量化模型方法。[方法]构建了一个自然复杂场景下的包含 15 190 张高质量 RGB 图像的苹果叶片病害数据集 ALD6涵盖了实际生产中最为常见的 5 种病害类型和一个健康对照类。 其次提出了一个基于 YOLOv8s 改进的高效苹果叶片病害检测模型称为 ADDN-YOLO。用 BoT 替换了部分 C2f 结构以 更好地捕捉图像中的全局和局部更丰富的信息提高模型的特征提取能力同时降低计算开销设计了更轻量化的检测头降 低了模型复杂性更易部署于硬件设备上引入 MPDIoU 损失函数优化了原 CIoU 对目标尺寸变化不敏感的问题更加全面 地考虑目标的位置和尺寸差异信息提高目标的定位能力。[结果]最终在自制 ALD6 数据集上获得了 94.9%的 mAP相较原 始基准模型提高了 0.7%的精度计算量和模型大小比基准模型降低了 35.6%和 35.5%。模型大小为 13.8 MB模型推理速度 为 175.7 FPS。[结论]实验结果表明所提出的 ADDN-YOLO 算法在准确性和降低模型复杂性方面都具有明显优势可以为自 然场景下苹果叶片病害的高效、准确检测识别提供可靠的理论支持。
二、网络模型及核心创新点
这篇文章总体来说创新点比较简单一些但是由于是自己制作的数据集工作量还是不小的。 注论文原文出自 李小祥张洁秦柯贝张泽潇基于改进 YOLOv8 的轻量级复杂环境苹果 叶片病害检测方法[J/OL]南京农业大学学报. 解读的系列文章本人已进行创新点代码复现。
