Cải tiến mô hình học sâu YOLOv8 ứng dụng trong việc phát hiện bệnh trên cây lúa

Bài báo này trình bày một phương pháp cải tiến cho mô hình học sâu được ứng dụng trong việc phát hiện bệnh trên cây lúa.
Cải tiến mô hình học sâu YOLOv8 ứng dụng trong việc phát hiện bệnh trên cây lúa
Ảnh minh họa

Việc phát hiện và ngăn ngừa sâu bệnh sớm là điều cần thiết để đảm bảo năng suất cây trồng hiệu quả. Mô hình học sâu YOLOv8 đã được sử dụng để phát hiện ba loại bệnh phổ biến trên lá lúa: sâu cuốn lá, bệnh đạo ôn và bệnh đốm nâu. Để nâng cao hiệu suất của mô hình, chúng tôi đã thay thế hàm mất mát mặc định CIoU trong YOLOv8 bằng WIoU, giúp đạt được độ chính xác tổng thể 89,2%, nâng cao 4,5% trên mAP@50 và 4.4% trên mAP@50-95. Những kết quả này cho thấy tiềm năng đầy hứa hẹn trong việc cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của mô hình học sâu trong các ứng dụng nông nghiệp.

Xem chi tiết tại đây

Đường dẫn bài viết: https://tudonghoangaynay.vn/cai-tien-mo-hinh-hoc-sau-yolov8-ung-dung-trong-viec-phat-hien-benh-tren-cay-lua-13297.htmlIn bài viết

Cấm sao chép dưới mọi hình thức nếu không có sự chấp thuận bằng văn bản. Copyright © 2024 https://tudonghoangaynay.vn/ All right reserved.