基于改進(jìn)YOLOv5s算法的桑蠶生理狀態(tài)識(shí)別及判斷

摘要： 為了能夠及時(shí)精準(zhǔn)地識(shí)別桑蠶各生理狀態(tài)，避免更大的經(jīng)濟(jì)損失，提出了基于YOLOv5s的目標(biāo)框檢測(cè)改進(jìn)算法——YOLOv5s-ED。增加高效多尺度注意力機(jī)制(Efficient Multi-scale Attention, EMA)模塊，自適應(yīng)地調(diào)整不同頭部的注意力權(quán)重，使模型更關(guān)注桑蠶特征的重要信息。為了更好地進(jìn)行多尺度特征融合和捕捉桑蠶的細(xì)微特征，增加了一個(gè)針對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)頭；... （共23頁）