一种基于YOLOv7的玉米叶片病害检测算法及系统

    公开(公告)号:CN119963975A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510057823.6

    申请日:2025-01-14

    Abstract: 本发明属于病害检测技术领域,公开了一种基于YOLOv7的玉米叶片病害检测算法,该算法利用基于YOLOv7m算法的玉米叶病检测模型Corn‑YOLO,该模型用CAFMFusion模块取代了原来的Concat层,用ESMFA模块取代了原来的ELAN模块,以更好地增强特征融合,并使用SIOU损失函数来提高准确率。本发明结合不同的数据集创建了一个多样化的数据集,并使用LableImg进行图像标注。为了提高模型的弹性,增强了数据集,包括随机组合缩放、平移、旋转和对比度调整等操作。为了增强特征提取能力,提出了CAFMFusion模块,通过融合不同尺度的特征信息,提高了模型的整体性能和疾病特征提取能力。

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