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复杂环境下改进YOLOX的设施黄瓜病害检测方法

文献类型： 中文期刊

作者： 魏明飞 1 ; 郭威 2 ; 朱华吉 2 ; 缪祎晟 2 ; 吴华瑞 1 ;

作者机构： 1.江苏大学计算机科学与通信工程学院

2.国家农业信息化工程技术研究中心

关键词： 设施黄瓜;病害检测;注意力机制;YOLOX;SIoU损失

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2025 年 46 卷 008 期

页码： 112-120,155

收录情况： 北大核心

摘要： 针对复杂背景环境下,黄瓜病害检测受叶片遮挡、重叠等因素影响导致检测精度低、漏检率高的问题,提出一种FSA—EMAFPN—YOLOX黄瓜病害检测算法.在特征提取网络中引入FasterNet Block模块,同时嵌入双分支结构注意力机制,抑制背景噪声,有效解决叶片遮挡、重叠导致特征信息缺失问题,减少漏检率.在特征融合阶段设计EMA—AFPN特征融合模块,减少病害特征信息损失.采用 SIoU 边界框回归损失函数,重新定义角度惩罚度量,更准确地定位检测框,提高模型的训练速度和边界框预测精度;引入 VariFocal Loss解决正负样本分布不均衡问题,增加模型对正样本目标的学习,更好地关注病害区域.结果表明,与原 YOLOX算法相比,改进 YOLOX算法的平均精度均值提升 4.89%,召回率提升 6.53%,对复杂背景下的黄瓜叶片病害检测效果得到明显提升.

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