| 注册
首页|期刊导航|江苏农业科学|基于改进YOLO v8n的自然场景下苹果叶片病害检测

基于改进YOLO v8n的自然场景下苹果叶片病害检测

罗新磊 范菁

江苏农业科学2025,Vol.53Issue(20):P.288-296,9.
江苏农业科学2025,Vol.53Issue(20):P.288-296,9.DOI:10.15889/j.issn.1002-1302.2025.20.032

基于改进YOLO v8n的自然场景下苹果叶片病害检测

罗新磊 1范菁1

作者信息

  • 1. 云南民族大学电气信息工程学院/云南省无人自主系统重点实验室/云南省高校信息与通信安全灾备重点实验室,云南昆明650500
  • 折叠

摘要

关键词

图像识别/深度学习/病害检测/YOLO v8n/苹果叶片病害/注意力机制/多尺度特征

分类

农业科技

引用本文复制引用

罗新磊,范菁..基于改进YOLO v8n的自然场景下苹果叶片病害检测[J].江苏农业科学,2025,53(20):P.288-296,9.

基金项目

教育部-新一代信息技术创新项目(编号:2023IT077) (编号:2023IT077)

云南省吴中海专家工作站项目(编号:202305AF150045)。 (编号:202305AF150045)

江苏农业科学

OA北大核心

1002-1302

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文