摘要： 稻瘟病由稻瘟病孢子通過(guò)空氣進(jìn)行傳播,嚴(yán)重影響水稻產(chǎn)量,因此,稻瘟病孢子的檢測(cè)對(duì)于稻瘟病早期診斷與防治具有重要作用。針對(duì)現(xiàn)有方法存在檢測(cè)速度慢的問(wèn)題,本研究基于YOLO v8模型提出了一種稻瘟病孢子檢測(cè)方法RBS-YOLO。首先,該算法在主干網(wǎng)絡(luò)中引入PP-LCNet輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),減少模型每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)并降低模型內(nèi)存占用量,其次在頸部網(wǎng)絡(luò)中引入高效多尺度注意力模塊(Effic... （共7頁(yè)）