苹果叶片病害检测的轻量化YOLOv5研究与实现

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摘要：随着农业智能化水平不断提升，苹果叶片病害自动化检测十分必要，而现有的自动化检测模型由于网络结构复杂，难以在移动端进行部署。基于此，构建一种YOLOv5—SCFG轻量模型。首先，引入轻量型网络ShuffleNetv2重新构建YOLOv5骨干网络，保证网络整体轻量化；然后，在颈部网络引入CARAFE上采样算子和FasterNet模块，增强特征提取能力，加快特征融合速度；最后，添加全局注意力机制GAM，弥补网络轻量化带来的精度损失。（剩余13173字）

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