改进YOLOv5su模型检测桃树缩叶病

为实现自然环境下桃树缩叶病的检测,该研究提出了一种基于YOLOv5su的桃树缩叶病识别改进模型DLLYOLOv5su。首先,针对桃树缩叶病目标特征变化较大的问题,在骨干网络最后一层C3模块中加入可变形自注意力模块(deformable attention,DA),使模型更加关注目标区域,降低背景对模型的影响,提高模型在复杂背景下的拟合能力。其次在SPPF(fast spatial pyramid pooling)模块中引入LSKA(large separable kernel attention)结构,大核卷积增大了模型的感受野,使模型能够关注更多信息。最后,提出了LAWD(lightweight adaptive weighted downsampling)模块,使用轻量化的下采样结构替换卷积模块,减少计算开销。在桃树缩叶病数据集上进行试验,结果显示,DLL-YOLOv5su模型权重大小为17.6 MB,检测速度为83帧/s。识别准确率P、召回率R和平均精度均值mAP_(50)分别达到了80.7%、73.1%和80.4%,相较于原始YOLOv5su分别提高了4.2、2.4和4.3个百分点。与YOLOv3-tiny、Faster R-CNN、YOLOv7和YOLOv8相比mAP_(50)分别高出了28.5、11.8、2.1和4.1个百分点。改进模型识别精度高,误检、漏检率低,检测速度满足实时检测的要求,可以为桃树缩叶病的实时监测和预警提供参考。