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作者：肖立同;王熙;
单位：黑龙江八一农垦大学工程学院;
摘要：为实现田间复杂环境下玉米幼苗与杂草的精准识别，通过对PP-YOLOE算法进行改进和优化，包括引入坐标注意力机制和ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)结构，提出了一种用于玉米苗间杂草检测的AAPP-YOLOE模型。试验结果表明，AAPP-YOLOE模型在玉米苗间杂草检测中取得了显著的性能提升。模型在召回率、准确率和F1-Score指标上表现更佳，证明了算法在玉米苗间杂草检测中的有效性和实用性，可为农业生产管理提供一定的帮助，有助于减轻杂草对玉米苗生长的影响。
关键词：玉米苗;;杂草;;目标检测;;注意力机制;;ASPP
基金资助：“十三五”国家重点研发计划项目(2016YFD020060802);; 黑龙江省农垦总局重点科研计划项目(HKKY190504)
