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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于改进的YOLOv5模型的柿子叶片病害检测方法，采集柿子叶片病害图像原始数据集，对现有YOLOv5模型的检测头个数、特征提取模块进行了改进，得到改进后的YOLOv5模型，对改进后的YOLOv5模型进行训练，得到最佳权重，将最佳权重应用于验证集和测试集上，得到模型评价指标，采用改进的YOLOv5模型进行柿子叶片病害检测，输出检测结果。本发明的检测方法根据柿子叶片病害数据集的特点，对原有的检测层和特征提取网络进行了改进。着重考虑了轻量化的需求，在保持原有的检测精度的同时减少模型的复杂度和计算量。
主权项：1.基于改进的YOLOv5模型的柿子叶片病害检测方法，其特征在于，采集柿子叶片病害图像原始数据集，对现有YOLOv5模型的检测头个数、特征提取模块进行了改进，得到改进后的YOLOv5模型，对改进后的YOLOv5模型进行训练，得到最佳权重，将最佳权重应用于验证集和测试集上，得到模型评价指标，采用改进的YOLOv5模型进行柿子叶片病害检测，输出检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于改进的YOLOv5模型的柿子叶片病害检测方法
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