面向移动端的植物病害图像识别方法及其应用

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摘要：针对传统卷积神经网络（CNN）在病害图像识别时需要较高的存储空间和计算资源问题，提出一种基于轻量级CNN植物病害图像识别网络CSP-ShuffleNet V2来降低识别成本。CSP-ShuffleNet V2模型基于ShuffleNet V2网络，首先，将卷积核大小由3×3改为5×5扩大病斑图像全局感受野；其次，采用CSPNet结构来改进网络特征层；最后，再引入通道注意力（ECA）模块用于增强图像病斑通道特征信息。（剩余9162字）

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