一种基于MK-YOLOv11n模型的玉米叶病检测方法和系统

本发明公开了一种基于MK‑YOLOv11n模型的玉米叶病检测方法和系统，方法包括：对预先获取的玉米叶病图像的数据集进行预处理和数据增强处理，将处理后的图像数据集按预设比例分割为训练集、验证集和测试集；对YOLOv11n模型进行改进，构建MK‑YOLOv11n模型；所述改进包括：用轻量化ADPConv模块替换普通卷积，用ADown模块替换普通下采样模块，用MiNDet模块替换20×20的检测头为20×20的特征融合检测头；将训练集输入到MK‑YOLOv11n模型中，进行迭代训练，并调整模型的训练参数，直到获得最优的模型权重，得到训练好的MK‑YOLOv11n模型；利用训练好的MK‑YOLOv11n模型对待识别的玉米叶病图像进行检测；本发明可以实现模型轻量化、推理速度和检测精度的有效平衡。