一种基于改进YOLOv7模型的常见鱼病检测方法及系统

本发明针对现有的YOLO模型在水域环境时对于微小目标的检测准确性不高的问题，公开一种基于改进YOLOv7模型的常见鱼病检测方法及系统，方法包括：S1、采集鱼体鱼病图像；S2：对采集的鱼体鱼病图像进行标注得到数据集，并通过数据增强方法扩充数据集，将扩充后的数据集划分为训练集和测试集；S3、利用训练集训练改进YOLOv7模型直至收敛，S4、使用测试集测试改进YOLOv7模型并微调模型参数，得到训练好的改进YOLOv7模型；S5、应用训练好的改进YOLOv7模型对鱼病进行检测，输出鱼病的类型与所在区域。本发明通过改进YOLOv7的主干网络和颈部网络，在满足高效性、实时性的前提下，适用于相似性较高的微小目标识别，有效实现水产养殖过程中常见鱼病的快速精确检测。