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    • 2025年8月22日 星期五
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    玉米2种病害原始图像与数据增强图

     
    2025, 46(3): 399-406.
    基于特征交互的样本不均衡的玉米病害检测方法 .

    本文全文图片

    • 玉米2种病害原始图像与数据增强图
    • SF_YOLOv5 网络结构
    • 传统特征金字塔(a)与SPD-FPN(b)结构对比
    • 改进前、后特征金字塔模型对玉米虫洞病的检测
    • 改进前、后特征金字塔模型对玉米北方枯叶病的检测
    • SF_YOLOv5模型在 2 种玉米病害验证集上测试的混淆矩阵

    本文全文表格

    • 模型
      Model
      精度/%
      Precision
      召回率/%
      Recall
      平均精度/%
      AP
      均值检测精度/%
      mAP
      参数量(×106)
      No. of parameters
      YOLOv591.878.972.486.37.1
      YOLOv894.279.975.385.111.1
      YOLOv987.070.361.578.99.7
      YOLOv1094.378.975.085.58.1
      4种单阶段模型的性能指标的比较
    • $ \mathrm{\gamma } $ 精度/%
      Precision
      召回率/%
      Recall
      平均精确度/%
      AP
      均值检测精度/%
      mAP
      0 88.4 83.7 76.6 89.5
      1 97.0 84.0 81.4 89.8
      2 96.7 89.7 88.3 93.3
      3 93.5 82.5 77.0 87.6
      不同$ \mathbf{\gamma } $值下SF_YOLOv5模型对玉米病害数据集的检测结果
    • 模型
      Model
      模型体量(×107)
      Model volume
      参数量(×106)
      No. of parameters
      每秒帧数
      Frames per second
      精度/%
      Precision
      召回率/%
      Recall
      平均精度/%
      AP
      均值
      检测精度/%
      mAP
      YOLOv5s 1.372 7.1 28.4 91.8 78.9 72.4 86.3
      YOLOv5s +SPD-FPN 1.672 8.6 16.4 88.4 83.7 76.6 89.5
      SF_YOLOv5 1.672 8.6 47.4 96.7 89.6 88.3 93.3
      不同模型在玉米叶片病害测试集上的检测结果识别

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