一种轻量级CNN玉米病害图像识别方法

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摘要：针对传统卷积神经网络模型参数和运算量超大，难以部署在资源受限的移动终端或嵌入式设备上的问题，以VGG16作为基础框架，结合MobileNet v3模型思想，提出了一种轻量级卷积神经网络玉米病害图像识别方法，通过逐级渐进的方式建立网络模型，用线性瓶颈的倒残差深度可分离卷积代替标准卷积，用卷积层来代替全连接层，大幅度降低了模型的参数量和运算量。（剩余11210字）

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