An application of YOLOv8 integrated with attention mechanisms for detection of grape leaf black rot spots
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Aiming at the problems of low recognition rate of small target spots in grape leaf images and low detection accuracy due to low resolution of input images. In this paper, an improved recognition network based on YOLO v8 is constructed. In the constructed network, Spatial Pyramid Dilated Convolution (SPD-Conv) is used to replace each stepwise convolution layer and each pooling layer to better capture the detailed features of small targets. Meanwhile, the Efficient Multi-Scale Attention (EMA) Module is incorporated into the Neck part of YOLO v8 to make full use of the feature information of each detection layer and improve the accuracy of feature representation.The Plant Village dataset and the orchard image set are used to test the network performance of the improved model. The experimental test results show that the improved YOLO v8 has 92.64% precision, 93.28% recall and 96.17% AP. The size of model was a mere 7.1M. Compared to YOLO v8, the improvements are 2.38%, 1.91%, and 1.13%, respectively. Compared with the mainstream networks YOLO v4, YOLO v5, YOLO v6, and YOLO v7, precision is improved by 4.74%, 3.38%, 4.15%, and 4.69%, respectively. Therefore, the improved network proposed in this paper can improve the detection accuracy of small target objects and also identify the black rot disease of grape leaves more accurately.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- An application of YOLOv8 integrated with attention mechanisms for detection of grape leaf black rot spots
- Date Crossref
- 15/04/2025
- Éditeur
- Public Library of Science (PLoS)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Nantong University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Nantong Science and Technology Bureau pays non établi dans la noticeOrganisme public
-
Nantong Institute of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Chuzhou University Institute of Mathematics and Finance pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
College of Yonyou Digital Intelligence pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
College of Information Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
School of Information Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Nantong University, Nantong Science and Technology Bureau et Nantong Institute of Technology, avec 4 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.