基于改进Yolov5植物病害检测算法研究

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摘要：苹果和番茄是日常生活非常常见的果蔬，准确地识别病害能够提升作物产量，减少经济损失。针对现有的植物病害检测方法不能准确且快速地检测植物叶片中病害区域的问题，设计一种基于改进Yolov5的深度学习方法，用于检测苹果、番茄叶片常见病害。通过数据增强和图像标注技术构建苹果、番茄叶片病害数据集，利用Kmeans算法对初始锚框进行调整，在此基础上使用复合主干网增强Yolov5主干网对病害特征的提取能力，使用Varifocal Loss函数提高对密集感染区域的识别精度。（剩余14180字）

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