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基于改进轻量级卷积神经网络MobileNetV3的番茄叶片病害识别
基于改进轻量级卷积神经网络MobileNetV3的番茄叶片病害识别
摘要：
随着农业的发展，保障粮食安全和农作物产量的稳定性成为一项重要的任务。诊断和预测植物病害是农业生产中关键的挑战之一。当前，深度学习技术已经被广泛应用于植物病害识别研究中。本论文基于改进的轻量级卷积神经网络MobileNetV3，提出了一种番茄叶片病害的识别方法，该方法具有较高的准确率和较低的计算复杂度，可在较低的硬件资源条件下进行实时识别。
1.引言
番茄是世界上最重要的蔬菜之一，但它往往会受到多种病虫害的威胁，这不仅对番茄产量造成了巨大的影响，也对农民的收益和工作带来了困扰。因此，研发一种高效准确的番茄叶片病害识别方法对于农业生产至关重要。
2.相关工作
在过去的几年中，许多研究人员已经运用深度学习技术来解决植物病害的识别问题。其中，卷积神经网络（CNN）是最为常用的方法之一。由于轻量级卷积神经网络在计算和存储上的优势，我们选择MobileNetV3作为基础网络。
3.方法
本论文提出的识别方法由以下几个步骤组成：
(1)数据集收集和预处理：我们收集了大量的番茄叶片病害图像，并进行了数据预处理，包括图像增强和数据扩充。
(2)基于MobileNetV3的特征提取：我们使用预训练的MobileNetV3网络提取番茄叶片的特征向量。
(3)改进的分类器设计：我们通过引入注意力机制和改进的损失函数来设计一个更加准确的分类器。
(4)模型训练和优化：我们使用收集到的数据集对模型进行训练，并通过反向传播和梯度下降算法进行优化。
(5)模型评估和测试：我们使用测试集对训练好的模型进行评估和测试，并对识别结果进行分析和评估。
4.实验结果与讨论
通过与其他流行的方法进行对比实验，我们发现我们提出的方法在准确率和计算复杂度上都有较好的表现。具体实验结果和讨论详见本论文。
5.结论
基于改进的轻量级卷积神经网络MobileNetV3的番茄叶片病害识别方法具有较高的准确率和较低的计算复杂度。本方法可在较低的硬件资源条件下进行实时识别，并可为农业生产提供重要的决策支持。
参考文献：
[1]Howard,A.,Sandler,M.,Chu,G.,Chen,L.C.,Chen,B.,Tan,M.,Wang,W.,...&Zhu,Y.(2019).Searchingformobilene...