前言

现代 AI 技术飞速发展，不仅在生活的各个方面影响着我们，同时也给我们的生活带来了各式各样的便捷。在我们赖以生存的环境里面，AI 技术在农作物方面也有突出贡献。

方法

植物病害是农业生产中一种十分常见的现象，是影响农作物正常生长的重要因素之一，若没有及时发现采取相应措施，会严重影响农作物生产，因此早期发现并诊断这些植物病害至关重要，可提高作物产量及质量，减少经济损失。

番茄作为被全球广泛种植的农作物，在全球的蔬菜贸易中具有显著的地位，由于各个国家的生产能力与技术存在差异，番茄产量也大有不同，我国是全球番茄产量最大的国家。

基于深度学习的番茄叶片病害检测技术首先采集各种番茄病害的图片，与正常图片一起构建训练集，然后采用深度学习技术构建深度学习网络，通过对训练集进行训练优化模型参数，得到优化的病害检测模型，最后通过测试集对检测模型性能进行评估。

在轻量级 Yolov5 网络模型中添加 CBAM 注意力机制，这是因为在网络模型特征提取阶段，随着网络模型深度的加深包含的信息增加，特征提取将会变得困难，CBAM 注意力模块通过对输入特征中有效信息，增加其权重值，对于特征中不重要的信息，降低其权重值，这样的操作可以使得网络对特征的提取更明显，使网络模型只关注有效信息，提高轻量级 Yolov5 网络模型的整体性能。

在对番茄进行检测之前，首先需要对数据集进行采集、预处理以及标签标注，然后在对处理过的数据集进行整合，将处理好的数据在放入预先设计好的模型框架中去，对数据进行训练处理，接着就可以用训练好的模型对剩下的数据继续测试，以此来检测模型的质量，并且对于效果不好的模型在进行修改，直到模型可以成功并且完美的测试有病的数据集，以此来达到实验的目的。

总结

深度学习技术的发展给农业病虫害检测提供了新的思路，运用深度学习技术检测作物病虫害在智慧农业领域应用越来越广泛。由于番茄病害的种类繁多且病害与病害之间具有相似性，因此传统的人工检测番茄病害时，需要非常丰富的工作经验，这给用户使用带来很大困难。即使是经验丰富的用户在检测病害种类时，也会存在非常大的主观性，对同一种病害可能会出现不一致的判断。因此研究采用深度学习技术检测番茄病害具有重要的理论及实际价值。

并且随着对于深度学习的探索，使我深深领会到了，AI 给我们的生活带来的方便，以及保证我们的生活质量，并且帮助人们实现思想和双手的解放，同时也帮助人们节约了很多需要人力经过很久才可以解决的问题，大大节约了人们的时间，可以使得我们有充分的时间和精力去做我们喜欢的事情，并且也使得我们可以更加舒服的去享受世界，以及享受生活。