基于改进YOLOv10n的轻量化荔枝虫害小目标检测模型

[目的/意义]荔枝虫害的精准识别有助于实施有效的防治策略，推动农业的可持续发展。为提高荔枝虫害的识别效率，本研究提出一种基于改进YOLOv10n的轻量化目标检测模型YOLO-LP（YOLO-Litchi Pests）。[方法] 首先，优化主干网络（Backbone）的C2f模块，使用全局到局部空间聚合模块（Global-to-Local Spatial Aggregation, GLSA）构建C2f_GLSA模块，实现对小目标的高效聚焦，增强目标与背景的区分能力，同时减少参数量和计算量。其次，在颈部网络（Neck）引入频率感知特征融合模块（Frequency-Aware Feature Fus...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	智慧农业（中英文） Ročník 7; číslo 2; s. 146 - 159
Hlavní autoři:	黎祖胜, 唐吉深, 匡迎春
Médium:	Journal Article
Jazyk:	čínština
Vydáno:	中国农业科学院农业信息研究所 01.03.2025
Témata:	小目标 注意力机制 特征融合 多场景 YOLOv10n 荔枝 虫害检测
ISSN:	2096-8094
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!