| 摘 要： | 针对现有的卷积神经网络模型过于依赖设备的计算和存储能力、水稻病虫害形状大小不一、遮挡造成的病害特征显著性弱、漏检率高等问题，采用轻量化、易部署的YOLOv4-tiny模型检测和识别水稻病虫害。首先收集831张4种不同的水稻病害叶片图像样本，为了使模型具有更好的泛化能力，对已有数据进行数据增强，将样本数量扩增到了5 320张。然后构建YOLOv4-tiny轻量化模型，与经典的YOLOv4算法模型相比，其主干特征提取网络CSPDarkNet53模块替换为CSPDarkNet53＿tiny,使用CPSnet进行通道的分割，实现了网络模型的压缩并提高了训练速度；添加了FPN结构，对有效特征层进行特征融合；依据模型评价指标，通过试验将YOLOv4-tiny轻量化网络与经典的YOLOv4网络、Faster-RCNN网络、YOLOv4-MobileNet系列轻量化网络、YOLOv4-GhostNet轻量化网络和SSD轻量化网络进行对比。结果表明，YOLOv4-tiny的平均准确率可以达到81.79%,检测速度可以达到90.03帧/s,模型权重大小为22.4 MB,能够比较精准地识别水稻胡麻斑病、白叶...
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