一種基于YOLOv5的農(nóng)業(yè)害蟲檢測方法

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摘要

蟲害是影響農(nóng)作物產(chǎn)量的重要因素之一，害蟲種類的精確識別已成為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域目標檢測的重要研究課題。但由于害蟲樣本存在類間相似，標注的害蟲樣本尺度多樣、背景復(fù)雜和類別分布不均勻等問題，使害蟲的精準識別面臨嚴峻挑戰(zhàn)。為此，本文提出一種基于YOLOv5改進模型的農(nóng)業(yè)害蟲檢測新方法。首先，引入了一種新型特征金字塔（feature pyramid attention， FPA）模塊，用于替換基準YOLOv5主干網(wǎng)絡(luò)的空間金字塔池化（spatial pyramid pooling， SPP）模塊。（剩余17341字）