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基于改进YOLOv4算法的番茄叶部病害识别方法

文献类型： 中文期刊

作者： 储鑫 1 ; 李祥 1 ; 罗斌 1 ; 王晓冬 1 ; 黄硕 1 ;

作者机构： 1.东华理工大学信息工程学院;国家农业信息化工程技术研究中心;北京市农林科学院智能装备技术研究中心

关键词： YOLOv4;MobileNet;轻量化;注意力机制;病害

期刊名称： 江苏农业学报

ISSN： 1000-4440

年卷期： 2023 年 39 卷 005 期

页码： 1199-1208

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为快速准确识别自然环境下的番茄叶片病害,提出一种基于改进YOLOv4 算法的轻量化番茄叶部病害识别方法.该方法根据番茄病害特征采用K均值聚类算法调整先验框的维度,并使用宽度因子为 0.25 的Mo-bileNetv1 代替YOLOv4 原有的主干网络CSPDarknet53 进行特征提取,并在特征融合网络PANet中引入深度可分离卷积代替原有的3×3 标准卷积,同时在主干网络的 2 个输出特征层和空间金字塔池化输出层分别嵌入卷积块注意力模块(CBAM),提高模型识别精度.试验结果表明,改进后的模型对 8 类番茄叶片整体检测精准性(mAP)为98.76%,参数量为 12.64 M,传输帧数为 1 s 101.76 帧,相较于原YOLOv4 模型,模型参数量减少 80%,每秒传输帧数比原始YOLOv4 模型提高了130%.

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