注意力特征融合的番茄葉部早期病斑診斷算法

摘要： 番茄產(chǎn)量受到病害、天氣等因素的影響，其中番茄生長(zhǎng)過(guò)程中葉片的病害問(wèn)題是影響番茄產(chǎn)量的最關(guān)鍵因素。然而，在葉片病害檢測(cè)領(lǐng)域，現(xiàn)有模型普遍存在泛化能力不足以及小病斑漏檢率高等問(wèn)題。提出一種改進(jìn)的番茄病害早期檢測(cè)算法，通過(guò)對(duì)YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多方面的優(yōu)化來(lái)改善這些問(wèn)題，同時(shí)保持模型輕量化。首先，采用Mosaic 9數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，強(qiáng)化了模型對(duì)小病斑的檢測(cè)能力，增加了圖像背景的復(fù)雜度...