[1]张立强,武玲梅,蒋林利,等.基于改进YOLO v8s的葡萄叶片病害检测[J].江苏农业科学,2024,52(21):221-228.
　Zhang Liqiang,et al.Detection of grape leaf disease based on improved YOLO v8s[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2024,52(21):221-228.
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基于改进YOLO v8s的葡萄叶片病害检测()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第52卷
期数:
2024年第21期
页码:
221-228
栏目:
农业工程与信息技术
出版日期:
2024-11-05

文章信息/Info

Title:
Detection of grape leaf disease based on improved YOLO v8s
作者:
张立强1; 武玲梅1; 蒋林利1; 黄鸿柳1; 2
1.广西科技师范学院人工智能学院，广西来宾 546199； 2.南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院，江苏南京 210023
Author(s):
Zhang Liqiang; et al
关键词:
葡萄病害; YOLO v8; 注意力机制; 动态蛇形卷积; 小目标检测
Keywords:
-
分类号:
S126；TP391.41
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
针对葡萄叶片病害检测技术存在特征提取能力不足、精度不高、漏检等问题，以葡萄叶片3种病害为研究对象，提出一种基于YOLO v8s改进的检测模型。在主干网引入全局注意力机制，通过融合跨维度信息，增强主干特征提取能力。在主干网末端，引入动态蛇形卷积替换原算法的卷积网络，增强网络对几何变形的感知，以更高的精度捕获图像中复杂几何特征。在输出端改进边框位置回归损失函数，引入Focal-EIoU损失函数，平衡不同类别和不同质量的样本，提高边界框的回归精度。在输出端通过增加小目标检测头，提高算法对小目标的检测性能。结果表明，改进后的模型在mAP@0.5、mAP@0.5 ∶0.95分别达到90.9%、58.0%，相比YOLO v8s提高了4.5、3.1百分点；FPS达到132.6帧/s，满足实时检测要求，并且与其他5种非基线代表性检测模型相比，具有更高的检测精度和速度，为葡萄病害检测提供了一种更优的方法，对于防治葡萄病害具有重要意义。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2024-04-18
基金项目：国家自然科学基金(编号：42065004)；广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(编号：2023KY0884)；广西创新驱动发展专项(科技重大专项)(编号：桂科AA21077018)。
作者简介：张立强(1988—)，男，湖南湘潭人，硕士，高级工程师，主要从事农业病害、目标检测、深度学习研究。E-mail：1293320212@qq.com。
通信作者：蒋林利，硕士，教授，主要从事农业信息化、神经网络研究。E-mail：gksresearch@163.com。
更新日期/Last Update: 2024-11-05