基于改进YOLOv10n的玉米叶片病害检测研究

党珊珊; 白明宇; 路扬; 潘春宇; 赵晨雨; 乔世成

doi:10.14045/j.cnki.15-1220.2025.02.010

内蒙古民族大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 40 ›› Issue (2) : 69 -76. DOI: 10.14045/j.cnki.15-1220.2025.02.010

基于改进YOLOv10n的玉米叶片病害检测研究

党珊珊, 白明宇, 路扬, 潘春宇, 赵晨雨, 乔世成

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摘要

针对现有目标检测模型在玉米叶片病害检测任务中存在识别精度不足及参数量过大的问题，提出了一种基于YOLOv10n的玉米叶片病害检测改进模型。通过对比YOLOv5n,YOLOv6n,YOLOv8n,YOLOv9t等经典模型，发现YOLOv10n检测精度最高；利用离线增强技术对原始数据集进行扩充，有效提高了模型的检测精度；在骨干网络中引入CBAM注意力机制，增强了模型对重要特征的关注程度。增强后的YOLOv10n算法与原始YOLOv10n相比，准确率提升了7.3%,Recall提升了5.5%,mAP@0.5提升了10.9%。加入CBAM注意力机制的YOLOv10n-Enhance算法与原始YOLOv10n相比，准确率提升了9.5%,Recall提升了6.7%，其m AP@0.5达到了93.9%。改进后的YOLOv10n算法在不增加参数量和计算复杂度的情况下,显著提高了对玉米叶片病害的检测能力。