一种基于YOLOv8的病虫害检测方法

本申请提供了一种基于YOLOv8的病虫害检测方法，属于目标检测领域；解决了果实病虫害检测中存在的小目标识别困难、果实密集分布、叶片遮挡严重、环境光照变化大、计算资源受限等问题；包括以下步骤：构建数据集并进行预处理；构建改进YOLOv8的目标检测网络模型，模型包括骨干网络、颈部网络和多个检测头，骨干网络采用DenseNet与ResNet融合架构，包含对C2f模块的变体，分别为C2f‑OREPA模块、C2f‑SPD模块和C2f‑DBB模块，颈部网络通过Dysample和Concat实现动态特征采样和拼接，检测头采用多样化分支块的设计；采用将去噪结果通过跳跃连接与特征层进行融合的损失函数进行模型训练；采用ADMM迭代求解损失函数，并将求解结果与DAE‑DenseNet网络输出的特征进行融合；本申请应用于果实病虫害检测。