【摘 要】
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为实现对苹果果实病害的快速准确识别，提出了一种基于改进YOLOv5s的果实病害识别模型：GHTR2-YOLOv5s（YOLOv5s with Ghost structure and TR2 module），并通过迁移学习策略对其进行优化。在YOLOv5s基础上通过加入幻影结构和调整特征图整体宽度得到小型基线模型，通过卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Mo
【基金项目】
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山东省重大科技创新工程项目（2019JZZY010706）； 山东省重点研发计划项目（2019GNC106106）； 山东省自然科学基金面上项目（ZR2019MF026）；
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为实现对苹果果实病害的快速准确识别，提出了一种基于改进YOLOv5s的果实病害识别模型：GHTR2-YOLOv5s（YOLOv5s with Ghost structure and TR2 module），并通过迁移学习策略对其进行优化。在YOLOv5s基础上通过加入幻影结构和调整特征图整体宽度得到小型基线模型，通过卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module, CBAM）和加权双向特征金字塔网络（Bidirectional Feature Pyramid Network, BIFPN）提高模型精度，使用TR2（Two Transformer）作为检测头增强模型对全局信息的获取能力。改进后模型大小和识别速度为2.06 MB和0.065 s/张，分别为YOLOv5s模型的1/6和2.5倍；IoU阈值为0.5下的平均精度均值（m AP0.5）达到0.909，能快速准确地识别苹果果实病害。研究通过在线图像增强与迁移学习相结合的方式提高模型收敛速度，进一步提高模型精度，其m AP0.5达到0.916，较原始模型提升8.5%。试验结果表明，该研究提出的基于GHTR2-YOLOv5s和迁移学习的苹果病害识别方法有效优化了模型训练过程，实现了占用较少计算资源的情况下对苹果病害进行快速准确地识别。
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