基于AM-YOLOX的草莓病虫害检测算法研究

作者：项新建; 王科宇; 丁祎; 郑永平; 胡万里

来源：实验室研究与探索, 2023, 42(10): 35-60.

DOI：10.19927/j.cnki.syyt.2023.10.009

• 智慧农业
• 草莓病虫害
• 目标检测
• 注意力机制
• 损失函数
• 深度学习

在草莓生长过程中，遭受病虫害种类多且自然背景下难以被准确识别，就此提出一种基于AM-YOLOX草莓病虫害检测算法。该方法以YOLOX-s模型为基础，在网络的不同位置，根据不同注意力机制的作用，融合多种不同的注意力机制，使网络模型能更有效地学习和融合图像特征；引入CIoU目标回归损失函数，提高网络对草莓病虫害的定位精度；在训练阶段，使用Mosaic和Mixup算法进行数据增强，使得网络面对复杂环境有更好的鲁棒性。实验结果表明，AM-YOLOX对7种草莓病虫害的检测有着优异的综合表现，并能最大程度地避免病虫害的误检和漏检。

• 单位
  浙江科技学院