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申请/专利权人：天地信息网络研究院(安徽)有限公司
摘要：本发明涉及一种基于W‑YOLOv5模型的小麦条锈病图像检测方法，首先，组成小麦条锈病训练数据集，然后以W‑YOLOv5模型为基础，构建小麦条锈病图像检测模型，小麦条锈病图像检测模型的构建包括第一部分在YOLOv5模型主干网络结构backbone中添加了CBAM注意力机制；第二部分在检测Neck网络中引入深度可分离卷积。图像检测模型训练中采用EIOU损失函数取代CIOU损失函数；后处理阶段，采用Soft‑NMS来替代NMS算法；本发明利用标注好的数据集进行网络模型训练，将训练好的模型集中取表现最优异的那一个识别小麦条锈病，实现了小麦条锈病的高精度检测。
主权项：1.一种基于W-YOLOv5模型的小麦条锈病图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1）小麦条锈病数据集获取：获取小麦条锈病数据集，进行数据标注、数据增强与预处理，组成小麦条锈病训练数据集；S2）小麦条锈病图像检测模型构建：以W-YOLOv5模型为基础，构建小麦条锈病图像检测模型；S3）小麦条锈病图像检测模型训练：将小麦条锈病训练数据集输入小麦条锈病图像检测模型进行训练，得到训练后的小麦条锈病图像检测模型；S4）待检测条锈病图像获取：对待识别小麦条锈病图像进行预处理；S5）小麦条锈病检测结果：将待识别小麦条锈病图像输入训练后的小麦条锈病图像检测模型，得到小麦条锈病检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天地信息网络研究院(安徽)有限公司 一种基于W-YOLOv5模型的小麦条锈病图像检测方法
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