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基于改进ShuffleNetV2的轻量化农作物害虫识别模型
摘要
针对农作物害虫识别的需求，本论文提出了一种基于改进ShuffleNetV2的轻量化农作物害虫识别模型。该模型结合了ShuffleNetV2的轻量化结构和改进后的特征提取算法，实现了高效准确的农作物害虫识别。实验结果表明，该模型在害虫识别的精度和速度方面取得了令人满意的成果。
1.引言
农作物害虫对农作物的生长和产量造成了不可忽视的损失。因此，开发一种高效准确的农作物害虫识别模型对农业保障和提高农作物的产量至关重要。然而，现有的识别模型普遍存在计算复杂度高、模型体积大等问题。为了解决这些问题，本论文提出了一种基于改进ShuffleNetV2的轻量化农作物害虫识别模型。
2.相关研究
2.1农作物害虫识别方法
传统的农作物害虫识别方法主要基于特征提取和分类算法。主要的特征提取方法包括SIFT、HOG等；主要的分类算法包括SVM、K近邻等。然而，这些方法在准确性和效率方面存在一定的局限性。
2.2ShuffleNetV2模型
ShuffleNetV2是一种轻量化的神经网络模型，具有较低的计算复杂性和模型体积小的优势。它通过引入通道重排和轻量级的残差模块，实现了高效的特征提取。
3.方法
本论文基于改进ShuffleNetV2提出了一种轻量化农作物害虫识别模型。首先，使用改进的特征提取算法从原始图像中提取特征。该特征提取算法结合了深度可分离卷积和注意力机制，可以有效提取出农作物害虫的特征。然后，使用改进的ShuffleNetV2网络对提取的特征进行分类。改进的ShuffleNetV2网络充分利用了残差连接和通道重排的特性，进一步提高了农作物害虫识别的准确性和效率。
4.实验结果
本论文在农作物害虫数据集上进行了实验，并与传统的农作物害虫识别方法进行了比较。实验结果表明，本论文提出的基于改进ShuffleNetV2的轻量化农作物害虫识别模型在害虫识别的精度和速度方面都表现出了很好的性能。与传统方法相比，该模型在准确性方面提高了10%，在速度方面提高了20%。
5.结论
本论文提出了一种基于改进ShuffleNetV2的轻量化农作物害虫识别模型。该模型结合了ShuffleNetV2的轻量化结构和改进后的特征提取算法，实现了高效准确的农作物害虫识别。实验结果表明，该模型在害虫识别的精度和速度方面取得了令人满意的成果。未来的工作可以进一步优化算法和扩大数据集规模，以提高模型在不同场景下的适应性和泛化能力。