??前言
此前出了目標(biāo)改進(jìn)算法專欄，但是對于應(yīng)用于什么場景，需要什么改進(jìn)方法對應(yīng)與自己的應(yīng)用場景有效果，并且多少改進(jìn)點(diǎn)能發(fā)什么水平的文章，為解決大家的困惑，此系列文章旨在給大家解讀最新目標(biāo)檢測算法論文，幫助大家解答疑惑。解讀的系列文章，本人已進(jìn)行創(chuàng)新點(diǎn)代碼復(fù)現(xiàn)，有需要的朋友可關(guān)注私信我。本文僅對論文代碼實現(xiàn)，如果原文章的作者覺得不方便，請聯(lián)系刪除，尊重每一位論文作者。?

一、摘要

本研究旨在開發(fā)一種準(zhǔn)確檢測識別蘋果葉片病害的輕量化模型方法。[方法]構(gòu)建了一個自然復(fù)雜場景下的包含 15 190 張高質(zhì)量 RGB 圖像的蘋果葉片病害數(shù)據(jù)集 ALD6，涵蓋了實際生產(chǎn)中最為常見的 5 種病害類型和一個健康對照類。 其次，提出了一個基于 YOLOv8s 改進(jìn)的高效蘋果葉片病害檢測模型，稱為 ADDN-YOLO。用 BoT 替換了部分 C2f 結(jié)構(gòu)以 更好地捕捉圖像中的全局和局部更豐富的信息，提高模型的特征提取能力，同時降低計算開銷；設(shè)計了更輕量化的檢測頭降 低了模型復(fù)雜性，更易部署于硬件設(shè)備上；引入 MPDIoU 損失函數(shù)優(yōu)化了原 CIoU 對目標(biāo)尺寸變化不敏感的問題，更加全面 地考慮目標(biāo)的位置和尺寸差異信息，提高目標(biāo)的定位能力。[結(jié)果]最終在自制 ALD6 數(shù)據(jù)集上獲得了 94.9%的 mAP，相較原 始基準(zhǔn)模型提高了 0.7%的精度，計算量和模型大小比基準(zhǔn)模型降低了 35.6%和 35.5%。模型大小為 13.8 MB，模型推理速度 為 175.7 FPS。[結(jié)論]實驗結(jié)果表明所提出的 ADDN-YOLO 算法在準(zhǔn)確性和降低模型復(fù)雜性方面都具有明顯優(yōu)勢，可以為自 然場景下蘋果葉片病害的高效、準(zhǔn)確檢測識別提供可靠的理論支持。

二、網(wǎng)絡(luò)模型及核心創(chuàng)新點(diǎn)

這篇文章總體來說，創(chuàng)新點(diǎn)比較簡單一些，但是由于是自己制作的數(shù)據(jù)集，工作量還是不小的。

?注：論文原文出自 李小祥，張潔，秦柯貝，張澤瀟．基于改進(jìn) YOLOv8 的輕量級復(fù)雜環(huán)境蘋果 葉片病害檢測方法[J/OL]．南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報.

解讀的系列文章，本人已進(jìn)行創(chuàng)新點(diǎn)代碼復(fù)現(xiàn)。