YOLO 模型在植物病害图像识别中的应用与优化研究

摘要

论文研究了YOLO（You Only Look Once）模型在植物病害图像识别中的应用与优化策略，分析了植物病害图像识别的技术需求与YOLO模型的特点与适用性，结合了模型的基本结构与工作原理，探讨了其在病害目标检测中的应用设计与实现路径。对于模型实际应用中的不足，提出了网络结构优化、数据集扩充及损失函数改进等优化策略，以提升模型的检测精度与鲁棒性。经优化的YOLO模型在植物病害检测任务中，实现了较高准确率和实时性，开启农业病害智能化识别技术路线。对精准农业病害监测与管理方面，论文研究提供了有效理论依据与技术解答。