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摘要:在自然场景下,茶叶病害形状各异、目标小,传统卷积神经网络不适用于复杂背景下的病害检测。因此,提出一种改进的YOLOv5s-ECA-ASFF茶叶病害目标检测算法。该算法通过引入ECA通道注意力模块来增强通道维度上的全局上下文信息,并使用自适应空间特征融合(ASFF)技术改进茶叶病害的多尺度特征融合,提高模型的背景抗干扰能力。(剩余16379字)
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基于改进YOLOv5s-ECA-ASFF算法的茶叶病害目标检测
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