【摘 要】
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针对蚜虫作为小目标在田间背景下由于其体积小、图像占比低带来的特征难以提取的问题，以及提取过程中蚜虫个体尺寸差异较大的问题，提出了一种改进Yolov5网络的蚜虫检测方法。在主干网络中段不同位置嵌入两个空间-通道并行注意力模块（scSE），在空间维度和通道维度上校准特征图的权重，增强蚜虫有效特征的提取，抑制背景无关信息的干扰。另外，在主干网络后段引入空洞卷积空间金字塔池化模块（ASPP），对特征图以不
【基金项目】
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安徽省重大科技专项“林业病虫害智能化监测预警平台研发及示范应用”（201903a06020006）；
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针对蚜虫作为小目标在田间背景下由于其体积小、图像占比低带来的特征难以提取的问题，以及提取过程中蚜虫个体尺寸差异较大的问题，提出了一种改进Yolov5网络的蚜虫检测方法。在主干网络中段不同位置嵌入两个空间-通道并行注意力模块（scSE），在空间维度和通道维度上校准特征图的权重，增强蚜虫有效特征的提取，抑制背景无关信息的干扰。另外，在主干网络后段引入空洞卷积空间金字塔池化模块（ASPP），对特征图以不同膨胀速率的空洞卷积核提取多尺度信息，并进行特征融合，以搜索不同大小的蚜虫目标。实验结果表明，改进方法比原Yolov5网络平均精确率提高了3.9%，召回率提高了2.5%，同时保证了每张图片5 ms的检测速度，对比其他流行方法在精确率和速度上也有明显的优势，证明了其检测田间蚜虫的有效性。
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