Integrated Learning-Based Pest and Disease Detection Method for Tea Leaves
Notice bibliographique
Résumé
Currently, the detection of tea pests and diseases remains a challenging task due to the complex background and the diverse spot patterns of tea leaves. Traditional methods of tea pest detection mainly rely on the experience of tea farmers and experts in specific fields, which is complex and inefficient and can easily lead to misclassification and omission of diseases. Currently, a single detection model is often used for tea pest and disease identification; however, its learning and perception capabilities are insufficient to complete target detection of pests and diseases in complex tea garden environments. To address the problem that existing target detection algorithms are difficult to identify in the complex environment of tea plantations, an integrated learning-based pest detection method is proposed to detect one disease (Leaf blight) and one pest (Apolygus lucorμm), and to perform adaptive learning and extraction of tea pests and diseases. In this paper, the YOLOv5 weakly supervised model is selected, and it is found through experiments that the GAM attention mechanism’s introduction on the basis of YOLOv5’s network can better identify the Apolygus lucorμm; the introduction of CBAM attention mechanism significantly enhances the effect of identifying Leaf blight. After integrating the two modified YOLOv5 models, the prediction results were processed using the weighted box fusion (WBF) algorithm. The integrated model made full use of the complementary advantages among the models, improved the feature extraction ability of the model and enhanced the detection capability of the model. The experimental findings demonstrate that the tea pest detection algorithm effectively enhances the detection ability of tea pests and diseases with an average accuracy of 79.3%. Compared with the individual models, the average accuracy improvement was 8.7% and 9.6%, respectively. The integrated algorithm, which may serve as a guide for tea disease diagnosis in field environments, has improved feature extraction capabilities, can extract more disease feature information, and better balances the model’s recognition accuracy and model complexity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».