| 一种改进的基于Mask R-CNN的玉米大斑病实例分割算法 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：6900 K | |
| 標簽： 实例分割 玉米大斑病 Mask R-CNN | |
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| 文檔介紹：玉米作为我国主粮作物，其生产常受大斑病、小斑病、锈病等病害及虫害影响，导致其产量与品质下降，威胁农业生产安全。近年来，视觉检测技术因其高准确性已成为病害防控的重要工具。以Mask R-CNN为基础框架，通过融入DyHead、Groie和OHEM模块进行优化，旨在提升对细微病灶图像的分割效能。改良后的模型在病害图像分割任务上展现出卓越性能，平均精度（mAP）提升4%，尤其在小目标分割上准确率提高8.5%，相较于YOLOv5、YOLACT++等同类模型优势显著。通过消融实验验证了各新增模块的有效性，证实该模型为精准检测玉米大斑病提供了有力的技术支持与理论依据。 | |
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