基于改进YOLOv7的肥城桃病虫害识别方法

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摘要：为解决肥城桃病虫害特征小以及不同病斑表征相似导致的难以精准识别的问题，以山东省肥城市肥城桃种植基地为样本采集点，构建包含细菌穿孔病、褐斑穿孔病、潜隐黄化病、桃小食心虫、红颈天牛、流胶病6种桃病虫害的数据集：针对样本分布特点，引入Mixup、Cutout、高斯模糊等多种方法进行数据增强，以提升模型对小病斑特征的检测：以YOLOv7模型作为骨干网络，加入Ghost模块进行瘦身以降低模型冗余特征，构建基于CBAM注意力机制和加权双向特征金字塔网络（BiFPN）的多尺度神经网络模型，增强小病斑的多尺度融合，从而提高模型的泛化能力。（剩余6970字）