HCI-YOLO:基于改進YOLOv8的茄子果實病蟲害檢測模型
關鍵詞:圖像識別;輕量化網絡;注意力機制;多級特征融合;病蟲害檢測
0 引言(Introduction)
我國作為茄子最大的產量國,茄子的年產量占世界茄子年總產量的一半以上[1]。在現代農業(yè)生產中,病蟲害檢測與防治趨向于規(guī)模化和智能化[2],及時識別病蟲害,實現更高效、更主動的病蟲害管理,可以有效提高茄子果實的品質[3]。(剩余6460字)
關鍵詞:圖像識別;輕量化網絡;注意力機制;多級特征融合;病蟲害檢測
0 引言(Introduction)
我國作為茄子最大的產量國,茄子的年產量占世界茄子年總產量的一半以上[1]。在現代農業(yè)生產中,病蟲害檢測與防治趨向于規(guī)模化和智能化[2],及時識別病蟲害,實現更高效、更主動的病蟲害管理,可以有效提高茄子果實的品質[3]。(剩余6460字)