改進(jìn)YOLOv5模型下農(nóng)作物蟲害圖像識別算法仿真

摘要： 由于環(huán)境和光線等條件影響，蟲害圖像識別難度較大，為此提出改進(jìn)YOLOv5模型下農(nóng)作物蟲害圖像識別算法。通過K-means算法改進(jìn)并優(yōu)化暗通道圖像去霧算法，利用優(yōu)化后的暗通道圖像去霧算法對農(nóng)作物蟲害圖像展開處理，以此避免因水汽或光照不均等因素造成的圖像清晰度低的問題；對原始YOLOv5模型中的注意力機(jī)制和損失函數(shù)展開優(yōu)化，通過優(yōu)化注意力機(jī)制提高農(nóng)作物蟲害圖像特征提取的精度，根據(jù)優(yōu)...