| 一種改進的基于Mask R-CNN的玉米大斑病實例分割算法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：6900 K | |
| 標簽： 實例分割 玉米大斑病 Mask R-CNN | |
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| 文檔介紹：玉米作為我國主糧作物，其生產(chǎn)常受大斑病、小斑病、銹病等病害及蟲害影響，導(dǎo)致其產(chǎn)量與品質(zhì)下降，威脅農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全。近年來，視覺檢測技術(shù)因其高準確性已成為病害防控的重要工具。以Mask R-CNN為基礎(chǔ)框架，通過融入DyHead、Groie和OHEM模塊進行優(yōu)化，旨在提升對細微病灶圖像的分割效能。改良后的模型在病害圖像分割任務(wù)上展現(xiàn)出卓越性能，平均精度（mAP）提升4%，尤其在小目標分割上準確率提高8.5%，相較于YOLOv5、YOLACT++等同類模型優(yōu)勢顯著。通過消融實驗驗證了各新增模塊的有效性，證實該模型為精準檢測玉米大斑病提供了有力的技術(shù)支持與理論依據(jù)。 | |
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