基于改进SSD算法的葡萄叶病斑检测方法研究

摘要

针对葡萄叶病斑外观形状多变、病斑密集及小目标漏检等问题，提出了一种基于改进SSD算法的葡萄叶病斑检测算法。引入CSwin Transformer自注意力模块以实现局部特征与全局特征的有效交互。将原多尺度特征提取模块改成特征金字塔网络，以实现多尺度融合，并将CBAM注意力机制引入多尺度融合网络，以增强对小目标特征的捕捉能力。将原交叉熵损失函数替换为Focal Loss损失函数以缓解模型训练时正负样本失衡问题。实验结果表明，相较于SSD原模型，所提改进模型在2种病害检测精度上均有所提升，能够为田间葡萄叶病害检测提供新的选择方案。

关键词

葡萄叶 / 病斑 / SSD / CSwin Transformer / 注意力机制