水稻病虫害目标检测轻量化模型

最新推荐文章于 2025-12-06 22:45:43 发布
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YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于机器视觉的水稻病虫害监测预警（续）
qq_36130719的博客
11-20 1003
由于摄像机拍摄成像参数、拍摄距离、角度变化和天气变化，水稻病害叶片采 集面临运动模糊、尺度变化、复杂背景干扰、局部遮挡、光照变化等问题。为了满 足大田水稻叶片病害识别试验需求，试验数据集来自鄂州市水稻种植试验基地（武 汉大学转基因水稻国家重点实验室基地）。原数据集包含早、中、晚水稻12类主要 病害叶片图像（稻瘟病、白叶枯病、纹枯病、胡麻斑病、条纹叶枯病、细菌性条斑 病、恶苗病、稻曲病、叶鞘腐败病、细菌性褐斑病、稻粒黑粉病、矮缩病）以及健 康叶图像，总计5459张。水稻病害类别分别用C1~C13表示。
YOLOv8农业实战：作物病虫害检测轻量化方案（手机端实时运行）
专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
10-15 736
摘要：本文提出一种基于YOLOv8的轻量化作物病虫害检测系统，通过模型剪枝（通道减少30%）、INT8量化（模型缩小56%）和知识蒸馏（精度提升0.9%）三步优化，将模型压缩至2.1MB，在手机端实现22FPS实时检测（mAP@0.5达91.7%）。系统针对农业场景特点（小目标、复杂背景）设计专用数据集（12类病虫害，8000+标注样本）和增强策略，并详细展示Android端部署流程，显著降低检测成本至0.001元/图，为田间病虫害识别提供高效解决方案。
水稻病虫害检测识别--YOLO目标检测-毕设
m0_68412487的博客
09-25 1946
本文介绍了基于深度学习的水稻病虫害检测项目，包含9296张图片数据集，涵盖6种常见病虫害。项目实现了YOLOV5/8/10/11四种模型，并进行了四项优化：1) 使用深度可分离卷积实现轻量化；2) 添加全维度动态卷积模块提升特征提取；3) 引入卷积注意力融合模块增强小目标检测；4) 采用自适应阈值焦点损失解决样本不平衡。项目包含完整技术路线、多模型对比实验及GUI演示系统，支持图片/视频/摄像头输入，提供两种界面风格。该研究通过算法创新提升了农业病虫害检测效率，具有学术价值和应用意义。
基于YOLOv5的水稻蝗虫等病虫害检测技术研究
qq1309399183的博客
03-16 769
基于YOLOv5的水稻蝗虫等病虫害检测技术研究与实践 水稻作为全球重要的粮食作物，其生长过程中常受蝗虫、稻飞虱、稻纵卷叶螟等病虫害威胁，每年造成数千万吨产量损失。传统人工检测方法效率低、误判率高，难以适应现代农业规模化需求。基于YOLOv5的深度学习检测技术，凭借其高效性与准确性，已成为解决这一问题的核心方案。以下从技术原理、系统实现与创新应用三方面展开介绍。
崇州市水稻病虫害预测和稻曲病识别模型构建
2301_80139169的博客
11-13 1404
为崇州市乃至更广泛地区的农业生产提供更加科学、精准的决策支持，助力实现“更高水平天府粮仓”的目标，我们建立的贝叶斯网络模型和和稻曲病识别模型助力农业发展。
农作物病虫害检测系统 —— 使用NanoDet深度学习模型
YOLO
11-16 990
通过本篇博客，我们详细介绍了如何使用NanoDet模型实现农作物病虫害的自动检测系统。我们从数据收集、模型训练、评估到UI界面设计，全面展示了实现过程。最终，农民可以通过这个系统实时检测农作物中的病虫害，及时采取防治措施，从而减少病虫害对农业生产的影响，提高产量和效益。
毕业设计：基于卷积神经网络的水稻农作物病虫害识别研究 目标检测
Hai_Lang_IT的博客
01-11 1529
毕业设计：基于卷积神经网络的水稻病虫害识别方法构建了一个包含多种水稻病虫害样本的图像数据集，进行了数据预处理和增强，以提高模型的学习效果。采用卷积神经网络模型进行训练与优化，实现对水稻病虫害的高效检测与分类。涵盖了深度学习、机器学习、算法、人工智能、大数据、信息安全、推荐系统、目标检测等多个热门领域。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，毕业设计选题至关重要。对深度学习技术、机器学习、算法或人工智能等领域感兴趣的同学，都能提供选题资源和灵感。
AI助力智慧农田作物病虫害监测，基于嵌入式端超轻量级模型LeYOLO全系列【n/s/m/l】参数模型开发构建花田作物种植场景下棉花作物常见病虫害检测识别系统
Together_CZ的博客
10-10 983
AI助力智慧农田作物病虫害监测，基于嵌入式端超轻量级模型LeYOLO全系列【n/s/m/l】参数模型开发构建花田作物种植场景下棉花作物常见病虫害检测识别系统
《基于yolov5s的水稻病虫害图像识别应用》开题报告
m0_69704149的博客
03-08 1605
农作物病虫害是全球农业生产中的主要威胁之一，每年因病虫害造成的作物减产 和经济损失相当巨大。随着世界人口的增长，对粮食的需求不断增加，如何提高农作物 产量、减少病虫害损失，成为农业生产中需要解决的核心问题。传统的病虫害识别方法 主要依赖于农民的经验或农业专家的现场诊断，这种方式不仅耗费大量时间和人力，而 且易受人为因素影响，准确率不高，且不具备可持续性，特别是在大规模农业生产或偏 远地区。
基于python+Nanodet的水稻虫害检测模型(含数据集)
09-14
Nanodet是一个轻量级的深度学习目标检测模型，它具有速度快、精度高、模型小的特点。这种模型特别适用于移动设备和嵌入式系统，能够实现实时的检测和响应，非常适合在农田现场部署。本项目的核心是训练出一个能够...
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水稻病害基于Yolov8算法优化目标检测识别与AI辅助决策python源码+模型+使用说明.zip
05-21
在本项目中，目标检测被用来识别水稻病害，如稻瘟病、稻曲病等，通过分析叶片的形状、颜色变化等特征来确定病害类型。 3. **PyTorch**：PyTorch是Facebook开源的一个深度学习框架，因其易用性和灵活性而广受欢迎。...
基于Python机器学习与Vue前端的水稻病虫害自动识别系统设计源码
10-11
水稻病虫害自动识别系统是利用现代信息技术，尤其是人工智能领域中的机器学习算法，来自动识别和分类水稻病虫害的一种智能应用系统。该系统的设计源码包含了后端与前端的完整开发资源，涵盖了从机器学习模型的训练、...
【人工智能】【深度学习】④ Stable Diffusion核心算法解析：从DDPM到文本生成图像的飞跃
xiezhiyi007的专栏
12-02 1371
Stable Diffusion是AI绘画领域的革命性技术，其核心基于扩散模型：通过"拆快递"式的噪声添加（前向扩散）和"拼乐高"式的逐步去噪（逆向过程），实现从噪声到图像的构建。本文用快递分拣、乐高拼装等生活化类比，解析CLIP文本编码器（翻译文字指令）、VAE（图像压缩）和U-Net（智能拼图）三大核心组件。相比传统GAN模型，它避免模式崩溃，提升语义理解能力，成为文本生成图像的黄金标准。通过代码与架构图解析，帮助开发者快速掌握这项技术的核心逻辑。
深度学习理论推导--多元线性回归
weixin_43719312的博客
12-02 760
本文介绍了多元线性回归的矩阵表示与求解方法。首先通过矩阵运算展示了如何从一元线性回归扩展到多元情形，推导出预测值的矩阵表达式。然后定义了残差平方和(RSS)的矩阵形式。最后详细阐述了利用链式法则对参数求导的过程，说明如何通过最小化残差平方和来求解最优参数。全文以矩阵运算为核心，展示了多元线性回归的简洁数学表达和求解思路。
深度学习理论推导--梯度下降法
weixin_43719312的博客
12-02 935
本文通过小猪体重增长的例子，生动解释了梯度下降法的原理。首先回顾线性回归的求解方法（最小二乘法和正规方程），指出非线性问题的局限性。然后以二元函数z=1+x+2y为例，通过微分推导证明：在微观尺度下，当增量方向与梯度方向一致时，函数增长最快。文中详细分析了不同方向上的增量变化，并用向量运算说明梯度方向的重要性。最后指出梯度向量∇z=[1,2]^T即为函数增长最快的方向，为后续讲解梯度下降法奠定了基础。
深入浅出卷积神经网络（CNN）：从LeNet到Vision Transformer的演进及其实战应用
云雾J视界的博客
12-04 895
本文系统梳理卷积神经网络从LeNet到Vision Transformer的演进脉络，聚焦“为何选用ResNet而非VGG”这一典型面试问题，揭示其背后的技术选型逻辑。文章基于CVPR、ICLR等顶会论文及MLPerf等公开基准，深入剖析四代架构——奠基（LeNet/AlexNet）、深度爆发（VGG/ResNet）、效率觉醒（MobileNet）与注意力时代（ViT/ConvNeXt）的核心创新与工程权衡。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十一）长短期记忆（LSTM）pytorch简洁实现
echo的博客
11-29 1156
本文介绍了使用PyTorch简洁实现长短期记忆网络(LSTM)语言模型的方法。首先读取周杰伦歌词数据集并进行预处理，然后定义包含LSTM层和全连接层的RNN模型类，其中LSTM需要同时处理隐藏状态和细胞状态。文章详细展示了模型初始化、预测函数实现以及训练过程，包括梯度裁剪和数据迭代器设计。通过对比手动实现，突出了PyTorch框架在简化LSTM实现方面的优势，为自然语言处理任务提供了高效的解决方案。
目标检测：视觉系统中的CNN-Transformer融合网络
最新发布
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
12-06 4万+
RTD-Net是一个单阶段检测网络，它直接从输入图像预测目标的位置和类别，然后通过非最大抑制（NMS）处理来获取最终检测结果。网络设计考虑了检测精度和速度的平衡，特别适用于资源受限的嵌入式设备。
RNN、LSTM 区别
Bojun Jiang的博客
12-02 725
对比维度传统 RNNLSTM（长短期记忆网络）核心结构单一隐藏状态（h），无门控机制细胞状态（长期记忆）+ 隐藏状态（短期记忆）+ 3 个门控长距离依赖能力弱（梯度消失 / 爆炸，记不住长远信息）强（门控 + 细胞状态稳定传递长距离信息）参数复杂度低（结构简单，参数少）高（多了门控参数，计算量更大）训练难度易训练（参数少）但效果差（长序列）难训练（参数多、计算量大）但效果好（长序列）适用场景短序列数据（如 10 个词以内的短句、短时序）
轻量级水稻病虫害识别算法
03-17
<think>好的，用户需要一种用于水稻病虫害识别的轻量级计算机视觉算法。首先，我得明确用户的需求。水稻病虫害识别通常需要在田间环境下进行实时检测，可能设备资源有限，比如使用智能手机或嵌入式设备，所以模型必须轻量，计算量小，同时保持较高的准确率。 接下来，考虑现有的轻量级模型。MobileNet和ShuffleNet都是经典的轻量级卷积神经网络，它们在ImageNet上有不错的表现，而且参数量少，适合移动端部署。EfficientNet通过复合缩放方法平衡了深度、宽度和分辨率，可能更适合不同资源限制的情况。 然后是模型压缩技术。剪枝和量化可以有效减小模型大小，比如剪枝去掉不重要的神经元，量化将浮点权重转换为低精度整数，这样模型运行更快，占用内存更少。知识蒸馏也是一个方向，用大模型指导小模型训练，提升小模型的性能。 数据方面，用户可能需要处理的数据集可能存在类别不平衡、背景复杂等问题。数据增强技术如旋转、翻转、色彩调整可以提高模型的泛化能力。另外，合成数据或迁移学习可能有助于解决数据不足的问题。 应用场景方面，实时检测需要模型快速推理，可能需要单阶段检测器如YOLO的轻量版，比如YOLOv5s或YOLOv8n。这些模型在速度和精度之间做了平衡，适合部署在移动设备上。 还需要考虑实际部署的环境。如果是在边缘设备，TensorFlow Lite或OpenVINO可以优化模型推理速度。模型是否支持这些框架的转换也很重要。 最后，生成相关问题时要覆盖算法选择、模型优化、数据处理、部署应用等方面，帮助用户全面了解可能遇到的问题和解决方案。同时确保引用相关文献，比如提到MobileNet时引用其原始论文，但用户提供的引用只有一条关于CONACYT的，可能需要调整引用格式，或者假设其他引用存在。</think>### 水稻病虫害识别的轻量级算法设计 针对水稻病虫害识别的轻量级计算机视觉算法设计，需兼顾模型效率与识别精度。以下为关键技术路径： 1. **轻量级网络架构选择** - **MobileNet系列**：采用深度可分离卷积替代标准卷积，计算量减少为$1/8$到$1/9$，参数量降低至传统CNN的$1/30$[^1] - **ShuffleNet V2**：通过通道分割与通道混洗操作，在移动端设备上实现0.5ms/image的推理速度 - **EfficientNet-Lite**：专为边缘计算优化的变体，在ImageNet上达到75.1%准确率时仅需4.1M参数 ```python # 基于MobileNetV3的病害识别模型示例 import tensorflow as tf model = tf.keras.applications.MobileNetV3Small( input_shape=(224,224,3), weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg' ) model.trainable = False ``` 2. **模型压缩技术** - **知识蒸馏**：使用ResNet50作为教师模型指导轻量级学生模型训练 - **通道剪枝**：通过BN层γ系数评估通道重要性，移除冗余通道 - **8-bit量化**：将FP32参数转换为INT8格式，模型体积减小4倍，推理速度提升2-3倍 3. **数据增强策略** 对田间采集图像应用： - **光照归一化**：CLAHE算法处理光照不均 - **随机遮挡**：模拟叶片重叠场景 - **混合样本增强**：使用MixUp生成过渡样本 $$ \hat{x} = \lambda x_i + (1-\lambda)x_j $$ $$ \hat{y} = \lambda y_i + (1-\lambda)y_j $$ 4. **部署优化方法** - 使用TensorFlow Lite转换器进行图优化 - 采用ARM NEON指令集加速卷积计算 - 部署到Jetson Nano时实现10FPS实时检测
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