| 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：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>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，導致其產(chǎn)量與品質下降，威脅農(nóng)業(yè)生產(chǎn)安全。近年來，視覺檢測技術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支持與理論依據(jù)。 | |
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