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申请/专利权人:西北农林科技大学
摘要:本发明涉及基于YOLO‑CG‑HS轻量化模型的小麦气传病害孢子显微图像检测方法,与现有技术相比解决了难以针对孢子显微图像进行准确且轻量化实时检测的缺陷。本发明包括以下步骤:小麦气传病害孢子显微图像数据集的获取和预处理;轻量化病菌孢子检测模型的构建;轻量化病菌孢子检测模型的训练;待检测孢子图像的获取;孢子显微图像检测结果的获得。本发明可以准确地检测不同种类的病原菌孢子,很好地平衡参数量、效率和准确率,实现不同密度、多场景下不同真菌孢子的分类检测。
主权项:1.一种基于YOLO-CG-HS轻量化模型的小麦气传病害孢子显微图像检测方法,其特征在于,包括以下步骤:11)小麦气传病害孢子显微图像数据集的获取和预处理:获取小麦气传病害孢子显微图像,并对其进行数据增强、数据标注处理,并以YOLO格式保存;12)轻量化病菌孢子检测模型的构建:基于YOLOv5s作为基线模型进行改进构建出轻量化病菌孢子检测模型;13)轻量化病菌孢子检测模型的训练:将YOLO格式的孢子显微图像输入轻量化病菌孢子检测模型进行训练;14)待检测孢子图像的获取:获取待检测孢子图像并进行预处理;15)孢子显微图像检测结果的获得:将预处理后的待检测孢子图像输入训练后的轻量化病菌孢子检测模型,得到孢子显微图像检测结果。
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百度查询: 西北农林科技大学 基于YOLO-CG-HS轻量化模型的小麦气传病害孢子显微图像检测方法
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