[1]贺洪江,刘毅祥,王双友.基于改进YOLO v5s的叶菜病虫害检测算法研究[J].江苏农业科学,2025,53(5):244-250.
　He Hongjiang,et al.Study on foliage vegetable disease and pest detection algorithm based on improved YOLO v5s[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2025,53(5):244-250.
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基于改进YOLO v5s的叶菜病虫害检测算法研究()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第53卷
期数:
2025年第5期
页码:
244-250
栏目:
病虫害智能检测
出版日期:
2025-03-05

文章信息/Info

Title:
Study on foliage vegetable disease and pest detection algorithm based on improved YOLO v5s
作者:
贺洪江1; 刘毅祥1; 王双友2
1.河北工程大学信息与电气工程学院，河北邯郸 056000； 2.邯郸学院软件学院，河北邯郸 056005
Author(s):
He Hongjiang; et al
关键词:
叶菜病虫害; YOLO v5s; CA注意力机制; Slim-neck; WIoU损失函数
Keywords:
-
分类号:
S126；TP391.41
DOI:
-
文献标志码:
A
摘要:
叶菜病虫害的早期识别是提高叶菜产量和质量的重要保障，为提高常见叶菜病虫的检测精度，针对实际生产中的复杂环境，以YOLO v5s为基准模型，提出一种改进的FV-YOLO v5s模型。首先，在主干网络中融合CA注意力机制模块与C3特征提取模块，形成了C3CA模块以增强叶菜病虫害的特征提取能力。接着在颈部网络中使用Slim-neck范式设计，高效提取图像中小尺寸目标的特征，增强特征融合的效率。最后用 WIoU损失对原损失函数CIoU进行替换，更快地达到收敛状态并提升模型检测性能。结果表明，新模型的精度、召回率和平均精度均值分别达到了92.2%、91.5%、94.8%。改进后的模型FV-YOLO v5s对比原YOLO v5s模型算法，精度、召回率、平均精度均值分别提高2.7、1.4、1.8百分点，优于现有的识别网络，包括YOLO v7、YOLO v8、Faster R-CNN等模型。FV-YOLO v5s模型适用于现代农业生产环境，有助于快速识别和检测叶菜病虫害，且该研究为智慧农业中的叶菜高品质和高产量提供了依据，从而最大限度地减少经济损失。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2024-03-29
基金项目：河北省高等学校科学技术研究项目(编号：ZC2022095)。
作者简介：贺洪江(1964—)，男，河北邯郸人，硕士，教授，研究方向为计算机检测与控制。E-mail：1446877734@qq.com。
通信作者：王双友，博士，副教授，研究方向为计算机视觉。E-mail：wsyhdc@163.com。
更新日期/Last Update: 2025-03-05