基于YOLO v5模型的缺钙草莓叶片识别方法

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doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2024.20.010

摘要：针对缺钙草莓叶片病害特征较小、病害尺度特征变换较大、传统的卷积神经网络模型对小目标的检测效果不佳等问题，提出一种基于YOLO v5模型的缺钙草莓叶片识别方法。该方法首先以YOLO v5模型为基础从其Backbone、Neck、损失函数等方面进行优化，提高其对缺钙草莓叶片病害特征的检测能力，并将优化后的网络模型命名为YOLO v5-Smix，再采用多种数据增强手段对已有数据集进行扩充，以保障后续卷积神经网络模型的训练。（剩余10229字）