本文探讨了基于YOLOv5的水稻叶片疾病检测方法，实验结果表明其检测效果优于其他方法。同时，研究了类增量目标检测和少样本目标检测的算法，提出了动态架构和半监督学习技术以提升检测性能。结合不同卷积神经网络，开发了作物检测与收获的自动化框架，显著提高了效率。