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南京农业大学学报 2024年

作者：李小祥张洁秦柯贝张泽潇四川农业大学信息工程学院

[目的]本研究旨在开发一种准确检测识别苹果叶片病害的轻量化模型方法。[方法]构建了一个自然复杂场景下的包含15 190张高质量RGB图像的苹果叶片病害数据集ALD6，涵盖了实际生产中最为常见的5种病害类型和一个健康对照类。其次，提出了... 详细信息

[目的]本研究旨在开发一种准确检测识别苹果叶片病害的轻量化模型方法。[方法]构建了一个自然复杂场景下的包含15 190张高质量RGB图像的苹果叶片病害数据集ALD6，涵盖了实际生产中最为常见的5种病害类型和一个健康对照类。其次，提出了一个基于YOLOv8s改进的高效苹果叶片病害检测模型，称为ADDN-YOLO。用BoT替换了部分C2f结构以更好地捕捉图像中的全局和局部更丰富的信息，提高模型的特征提取能力，同时降低计算开销；设计了更轻量化的检测头降低了模型复杂性，更易部署于硬件设备上；引入MPDIoU损失函数优化了原CIoU对目标尺寸变化不敏感的问题，更加全面地考虑目标的位置和尺寸差异信息，提高目标的定位能力。[结果]最终在自制ALD6数据集上获得了94.9%的mAP，相较原始基准模型提高了0.7%的精度，计算量和模型大小比基准模型降低了35.6%和35.5%。模型大小为13.8 MB，模型推理速度为175.7 FPS。[结论]实验结果表明所提出的ADDN-YOLO算法在准确性和降低模型复杂性方面都具有明显优势，可以为自然场景下苹果叶片病害的高效、准确检测识别提供可靠的理论支持。

关键词：深度学习苹果叶片病害检测卷积神经网络目标检测叶片病害

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基于轻量化GMNC-YOLO的苹果叶片病害检测方法

引用

计算机应用文摘 2024年第2期40卷 100-102页

作者：李智慧方焯田苏育武汉轻工大学武汉430048

针对苹果叶片病害识别中受人为主观因素影响大、传统卷积神经网络识别精度低、网络模型参数量过大等问题,文章提出了一种轻量化GMNC-YOLO检测算法对苹果叶片病害进行检测。该算法以YOLOv5s为基础模型,使用Ghost卷积进行特征提取,以实现... 详细信息

针对苹果叶片病害识别中受人为主观因素影响大、传统卷积神经网络识别精度低、网络模型参数量过大等问题,文章提出了一种轻量化GMNC-YOLO检测算法对苹果叶片病害进行检测。该算法以YOLOv5s为基础模型,使用Ghost卷积进行特征提取,以实现网络轻量化;采用MobileOne模块替换Neck的C3模块,结合NAM与CBAM设计新的注意力机制模块NCB,以充分挖掘叶片图像中的信息,并提高模型检测精度。实验结果表明,相较于YOLOv5s,改进后的苹果叶片病害检测方法的平均精度提高了3.0%,参数量、FLOPs及权重文件大小分别降低约29.8%、32.5%和26.8%;与当前主流算法对比,GMNC-YOLO具有一定的先进性。

关键词：苹果叶片病害检测 YOLOv5 轻量化 MobileOne 注意力机制

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