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基于机器视觉和改进YOLOv5s的鲫鱼病害轻量级无损检测模型研究
一、引言
随着水产养殖业的快速发展，鲫鱼作为重要的养殖品种之一，其健康状况的监测与病害诊断显得尤为重要。传统的病害检测方法通常依赖于人工观察和实验室化验，这种方法不仅效率低下，而且可能对鱼体造成损伤。因此，开发一种基于机器视觉的轻量级无损检测模型，对于提高鲫鱼病害诊断的准确性和效率具有重要意义。本文提出了一种基于机器视觉和改进YOLOv5s的鲫鱼病害轻量级无损检测模型，旨在通过深度学习和计算机视觉技术，实现对鲫鱼病害的快速、准确检测。
二、相关工作
近年来，机器视觉技术在农业、林业、渔业等领域得到了广泛应用。在鲫鱼病害检测方面，
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