基于改進(jìn)輕量級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MobileNetV3的番茄葉片病害識(shí)別

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摘 要：番茄葉發(fā)生較為普遍，現(xiàn)有的檢測(cè)手段存在檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性不高的問題。因此，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)番茄葉進(jìn)行診斷意義重大。近年來，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為代表的作物病害診斷方法憑借較強(qiáng)的特征抽取能力，已成為作物病害診斷的一種重要手段。為了解決傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型規(guī)模大、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)的問題，擬基于MobileNetV3網(wǎng)絡(luò)模型，通過模型壓縮、模型結(jié)構(gòu)和損耗函數(shù)的改進(jìn)，以及訓(xùn)練參數(shù)的優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)基于MobileNetV3的網(wǎng)絡(luò)模型。（剩余5286字）