基于改进ATSS模型的水稻叶片病害检测

针对传统水稻病害诊断方法依赖人工、容易误判等缺点,提出一种基于ATSS的水稻叶片病害检测模型。首先收集白叶枯病、胡麻斑病、叶瘟病这三种病害图像,构建水稻叶片病害图像数据集。然后在原ATSS模型的基础上,网络Neck部分采用FPN-CARAFE模块代替特征金字塔网络FPN,以减少上采样过程中的信息损失。同时,为提升模型的检测效果,回归分支的损失函数采用CIoU损失函数代替GIoU。改进ATSS模型的平均精度均值可达74.0%,相比于原ATSS模型提升了3.5%。与模型Retinanet、Faster R-CNN、Cascade R-CNN、FCOS、TOOD相比,改进ATSS模型取得了最高的检测精度,且在检测精度和速度上取得了最高的权衡。实验结果表明,改进后的模型能对水稻叶片病害有效检测。