基于YOLOv5-C 的广佛手病虫害识别

打开文本图片集

摘要： 【目的】为实现复杂背景下广佛手发病早期的病虫害快速精准识别，提出一种基于YOLOv5-C 的广佛手病虫害识别方法。【方法】使用YOLOv5s 网络模型作为基础网络，通过引入所提出的多尺度特征融合模块，提高网络模型的特征提取与特征融合能力，均衡提高每一类广佛手病虫害的识别准确率；使用注意力机制模块提高网络模型对病虫害目标特征信息的关注度，弱化复杂背景的干扰信息，提高网络模型的识别准确率；利用改进的C3-SC 模块替换PANet 结构中的C3 模块，在不影响网络模型识别性能的条件下减少网络模型的参数。（剩余413字）