改进YOLOv5算法的多类苹果叶片病害检测

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摘要：针对多类苹果叶片病害准确率差异大、检测精度不高的问题，提出一种改进YOLOv5准确判别苹果叶片病害的检测算法（YOLOv5-CSEP）。首先，引入C3Ghost模块替换原YOLOv5主干网络C3模块，减少模型的参数量与计算量；其次，将混合注意力模块C-SAM加入主干网络中，提高主干网络的特征提取能力，在颈部网络中加入CA注意力模块，抑制复杂背景干扰关注目标信息；最后，引入增强型路径聚合网络（E-PANet）充分融合多尺度特征，提升网络对多类苹果叶片病害检测的准确性与鲁棒性。（剩余15938字）

试读结束

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