基于改进YOLOv5的多种植物叶片病害分类视觉模型研究

简介

传统农作物病虫害人工监测难适现代农业，且重大病虫害呈加重态势，加强监测意义重大。论文改进 YOLOv5 模型，引入 SPD-Conv 等模块增强特征表示与空间感知，丰富特征金字塔上下文联系。基于两数据集整合增广后，对 15 种植物 90 类病虫害实验。结果显示，改进模型 mAP_0.5 和 mAP_0.5:0.95 均达 0.903，为病虫害识别应用提供借鉴。