基于深度学习的轻量化农作物叶片病害识别模型

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摘要：针对传统图像分类模型在识别农作物叶部病害过程中因计算资源消耗高昂从而难以部署于实际生产中的问题，本研究提出一种基于MobileNet v3的轻量化农作物叶片病害识别模型EDCA-MobileNet v3。首先在高效注意力机制中加入一条并行路径，提取不同区域的通道特征信息进行编码融合，得到新的高效双通道注意力机制EDCA，将EDCA注意力机制嵌入到MobileNet v3网络中的倒置残差结构中以提高模型的跨通道信息捕获能力；其次将原始网络中的ReLU、Hard Swish激活函数替换为SiLU激活函数以增强模型的泛化能力；最后根据农作物叶片病害特征调整网络结构和通道维度以降低模型计算量，删减不必要的网络层以抑制过拟合。（剩余12803字）