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检索条件："关键词=病变叶片检测 "

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基于改进YOLOv5的病变叶片检测: 《河南科技学院学报(自然科学版)》2025年第2期46-60,共15页郑志强孙晋吉蔡书达叶昊张宏俊沙晁毅; 国家自然科学基金(61972208,62272239);国家自然科学基金(青年项目)(62302237)。; 目的旨在解决植物叶片病害检测中目标检测技术参数量大、计算复杂度高及病害检测准确率低等问题.方法提出一种改进型轻量级YOLOv5模型.该模型通过集成CBAM(convolutional block attention module)、GhostModule以及BiFPN-Concat模块,降...; 关键词：病变叶片检测 WeightedDetect CBAM GhostModule BiFPN 目标检测

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