介绍基于YOLOv11的葡萄病害识别技术的重要性和国内外研究现状，强调其在现代农业中的应用价值。
明确本文的研究目标，即通过改进YOLOv11模型来提高葡萄病害识别的准确性和效率。
阐述研究对提升葡萄病害识别能力的意义，包括提高农业生产效率、减少经济损失等方面。
概述本文的研究内容，包括YOLOv11模型的改进、实验设计、数据集构建等。
介绍YOLOv11模型的基本原理和工作流程，包括网络结构、损失函数等关键组成部分。
分析YOLOv11模型应用于葡萄病害识别的优势和不足，指出其在实际应用中的局限性。
详细描述针对YOLOv11模型在葡萄病害识别中遇到的问题提出的改进策略，如调整网络结构、优化训练策略等。
对比分析改进前后的YOLOv11模型在葡萄病害识别中的性能差异，包括精度、召回率等指标。
描述葡萄病害识别数据集的来源、规模及主要特点，包括不同类型的葡萄病害样本。
介绍数据预处理的具体步骤，包括图像增强、标注方法等，以提高模型训练效果。
详细说明数据集的划分原则（如训练集、验证集、测试集）和标注方法，确保数据质量。
讨论数据集的公开与共享方案，以便于学术界和工业界共同使用和改进。
概述实验设计的整体框架，包括实验环境配置、训练参数设置等。
展示实验结果，包括模型在测试集上的表现、识别准确率等关键指标。
对实验结果进行深入分析，探讨模型性能的影响因素及改进空间。
通过交叉验证等方法验证改进后的YOLOv11模型的泛化能力，确保其在不同数据集上的稳定性和可靠性。
总结论文的主要研究结论和发现，包括改进后的YOLOv11模型在葡萄病害识别中的有效性。
基于研究结论，提出完善葡萄病害识别技术应用的政策建议，促进农业现代化发展。