基于改进YOLOv4的水稻病害快速检测方法
Jiangsu Agricultural Sciences(2023)
Abstract
针对水稻图像中复杂背景带来的病斑难以识别、检测速度慢等问题,以水稻稻瘟病、白叶枯病和胡麻斑病图像为研究对象,提出一种基于改进YOLOv4的水稻病害检测方法,该方法以YOLOv4模型为主体框架,采用轻量级网络MobileNet V3代替原始主干网络CSPDarkNet-53,并通过在颈部网络添加坐标注意力模块(coordinate attention module,CAM)来提高模型的性能.结果表明,改进后的模型对水稻稻瘟病、白叶枯病、胡麻斑病的识别准确率均有所提升,平均精度均值(mean average precision,mAP)为85.34%,与原始YOLOv4模型相比,mAP提高了 1.32%,每秒钟检测图像的帧数(frames per second,FPS)为53.43帧/s,检测速度提高了 49.62%,说明研究得出的方法具有较高的平均准确率及较快的检测速度,能够用于田间复杂环境下的水稻病害快速识别.
MoreAI Read Science
Must-Reading Tree
Example
![](https://originalfileserver.aminer.cn/sys/aminer/pubs/mrt_preview.jpeg)
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined