基于改进YOLO v5算法的草莓缺素诊断方法

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doi：10.15889/j.issn.1002-1302.2024.20.011

摘要：为解决实际生产中草莓因缺素而导致经济损失的问题，提出一种基于YOLO v5算法的草莓叶片无损缺素检测方法，可针对4种常见的缺素（缺氮、缺磷、缺钾、缺钙）草莓叶片及正常草莓叶片进行识别。由于草莓的种植环境较为复杂，因此对YOLO v5算法进行改进，包括在骨干网络中添加CBAM注意力机制、使用Focal-EIoU损失函数替换默认的CIoU损失函数，以及引入Soft-NMS非极大值抑制算法并加入P2检测头，这些改进着重增加了算法在复杂背景下针对重叠目标及小目标的检测能力。（剩余10477字）