基于多注意力机制的苹果叶部病害检测方法

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摘要：针对苹果叶部病害在复杂环境下出现的多尺度病斑识别和定位不准确等难题，并提高对小目标病害特征的识别能力，提出了一种基于改进YOLO v5s的苹果叶部病害检测算法。首先，在骨干网络中采用ConvNeXtBlock模块替换传统的CSP模块，以增强对病害特征的提取能力。同时，为了更准确地检测小目标病害特征，引入自注意力和卷积集成的ACmix注意力机制，使得改进后的骨干网络在复杂环境下也能更准确地检测到苹果叶部病害。（剩余11246字）

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