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申请/专利权人：大连交通大学
摘要：本发明涉及计算机视觉植物病害检测领域，特别涉及一种葡萄叶片病害检测方法。该方法包括以下步骤：获取葡萄叶片病害数据集；对数据集中的图像样本进行进行标注并生成与图像样本对应的标注文件；将数据集中的图像样本及与之对应的标注文件划分为训练集、验证集及测试集；使用StarBlock模块替换BasicBlock、DRBC3模块替换RepC3模块来优化RT‑DETR检测模型；利用训练集和验证集对优化后的RT‑DETR检测模型进行训练；利用训练后的模型对葡萄叶病害进行检测。相比较于原模型，本发明改进后的模型不仅在葡萄叶病害检测上提高了模型的检测精度和性能，在模型的推理速度上超越了原模型，也让模型大小有所降低。
主权项：1.一种葡萄叶片病害检测方法，其特征在于，包括以下步骤:获取葡萄叶片病害数据集；对数据集中的图像样本进行标注并生成与所述图像样本对应的标注文件；将所述数据集中的图像样本及与之对应的标注文件划分为训练集、验证集和测试集；使用StarBlock模块替换BasicBlock、DRBC3模块替换RepC3模块来优化RT-DETR检测模型；利用训练集和验证集对优化后的RT-DETR检测模型进行训练；利用训练后的模型对葡萄叶病害进行检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连交通大学 一种葡萄叶病害检测方法
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