基于改進(jìn)YOLO v5n的葡萄葉病蟲害檢測模型輕量化方法

摘要： 由于較大的參數(shù)量和較高的計算復(fù)雜度，直接在移動端部署通用檢測及識別模型的難度較高。為了解決輕量化的移動端部署難題及提升移動設(shè)備上葡萄葉病害的檢測能力，擬提出1種輕量化、高精度、實時性的檢測模型。首先，引入Slimming算法對傳統(tǒng)的YOLO v5n網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行縮減，利用模型稀疏化訓(xùn)練、批歸一化的縮放因子分布狀況對不重要的通道進(jìn)行篩選；其次，引入輕量級上采樣算子CARAFE增加感受野...