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基于改进YOLOX的小麦叶片病害识别模型研究

孙文峰 周德福 王轩力 王继芬 杨雅麟 张洋 王轩慧

山东农业科学2026，Vol.58Issue(2)：P.171-180,10.
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山东农业科学2026，Vol.58Issue(2)：P.171-180,10.DOI:10.14083/j.issn.1001-4942.2026.02.021

基于改进YOLOX的小麦叶片病害识别模型研究

孙文峰 1周德福 1王轩力 2王继芬 3杨雅麟 1张洋 1王轩慧1

作者信息

  • 1. 青岛农业大学理学与信息科学学院,山东青岛266109
  • 2. 山西工程技术学院大数据与智能工程系,山西阳泉045000
  • 3. 上海第二工业大学资源与环境工程学院,上海201209
  • 折叠

摘要

关键词

YOLOX/小麦叶片病害识别/大核深度卷积/深度学习

分类

农业科技

引用本文复制引用

孙文峰,周德福,王轩力,王继芬,杨雅麟,张洋,王轩慧..基于改进YOLOX的小麦叶片病害识别模型研究[J].山东农业科学,2026,58(2):P.171-180,10.

基金项目

国家自然科学基金项目(52176081) （52176081）

青岛农业大学博士启动基金资助项目(663/1120065,663/1123005) （663/1120065,663/1123005）

山东省大学生创新创业训练计划项目(S202310435223,S202410435022,S202410435080) （S202310435223,S202410435022,S202410435080）

青岛农业大学大学生创新创业训练计划项目(2023年第431号,2024年第1634号,2024年第1749号)。 （2023年第431号,2024年第1634号,2024年第1749号）

山东农业科学

1001-4942

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