基于YOLO模型的玉米叶片病害识别研究

• 花匠小妙招
• 2025-05-02 00:06

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目录

第一章 绪论

1.1 研究的背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 玉米病害识别国内外研究现状

1.2.2 深度学习国内外研究现状

1.3 主要研究内容

1.4 技术路线

1.5 论文组织结构

第二章 相关理论

2.1 卷积神经网络

2.1.1 卷积层

2.1.2 池化层

2.1.3 激活函数

2.1.4 全连接层

2.2 四种主流目标检测模型分析

2.2.1 Faster R-CNN 基础网络模型

2.2.2 YOLOv3 基础网络模型

2.2.3 YOLOv4 基础网络模型

2.2.4 YOLOv5 基础网络模型

2.3 主流注意力机制

2.3.1 SE 注意力

2.3.2 CBAM 注意力

2.3.3 ECA 注意力

2.3.4 CA 注意力

2.4 本章小结

第三章 数据集的构建与 YOLOv5n 模型改进

3.1 数据集的构建

3.1.1 数据集的制作

3.1.2 数据增强

3.2 YOLOv5n 模型改进

3.2.1 融入注意力机制的模型主干网络改进

3.2.2 模型预测端改进

3.3 本章小结

第四章 基于改进的 YOLOv5n 玉米叶片病害识别检测

4.1 模型参数选择与设置

4.1.1 试验平台

4.1.2 评估指标

4.1.3 模型参数设置

4.2 目标检测网络对比

4.3 不同注意力机制对于模型的提升

4.4 消融实验

4.5 本章小结

第五章 玉米叶片病害识别检测系统设计

5.1 玉米叶片病害识别检测系统设计

5.1.1 系统开发环境

5.1.2 PyQT5 简介

5.1.3 系统总体方案设计

5.1.4 图形用户界面设计与实现

5.2 玉米叶片病害识别检测系统调试与分析

5.3 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

作者简介

致谢

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