检索结果-南通市图书馆

宜宾学院学报 2025年

作者：王中安彭太乐淮北师范大学计算机科学与技术学院

为了对葡萄叶的木质病、黑腐病和叶枯病进行检测和分类，通过在YOLOv8n网络的Neck中引入高效局部注意力机制混合尺度特征金字塔网络（ELA-HSFPN）模块，利用高层特征的通道注意机制对低层特征信息进行过滤并融合，增强多层次特征提取能... 详细信息

为了对葡萄叶的木质病、黑腐病和叶枯病进行检测和分类，通过在YOLOv8n网络的Neck中引入高效局部注意力机制混合尺度特征金字塔网络（ELA-HSFPN）模块，利用高层特征的通道注意机制对低层特征信息进行过滤并融合，增强多层次特征提取能力；采用条带池化策略在空间维度上提取水平方向和垂直方向的特征向量，有效捕获长距离依赖关系；设计任务动态对齐检测头（tdadh）模块，通过共享卷积减少参数量，同时通过特征提取器从多卷积层学习任务交互特征，提高任务对齐的准确性。实验结果表明，改进模型在公开数据集上的精度、召回率、mAP@50和mAP@50-90指标分别较原始YOLOv8n提升了2.1%、4%、2.5%和1.3%，模型参数量减少了3.7%，兼具检测性能和计算效率，提高了葡萄叶病害的检测精度和效率。

关键词：葡萄叶病害识别深度学习 YOLOv8n tdadh

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