基于改进MobileNet v3的苹果叶片病害识别研究  

Identification of apple leaf diseases based on improved MobileNet v3

作　　者：李豫晋 沈陆明[1] 何少芳[1] 余文强 滕明洪 Li Yujin

机构地区：[1]湖南农业大学,湖南长沙410125

出　　处：《江苏农业科学》2024年第12期224-231,共8页Jiangsu Agricultural Sciences

基　　金：湖南省自然科学基金(编号:2023JJ30304)。

摘　　要：为解决移动端和嵌入式设备中苹果叶片病害识别准确率不高、效率低下的问题,提出了一种新的基于MobileNet v3网络的分类模型,以实现更加高效和准确的苹果叶片病害识别。首先通过数据增广方法增强数据集,按照9∶1的比例划分训练集和验证集;然后在MobileNet v3网络核心倒残差结构的升维部分引入全维动态卷积,以加强对不同维度注意力权重的学习,从而增强网络的拟合能力;最后在降维部分引入修改后的ConvNext Block模块,减少信息损失并增加全局感受野。采用PyTorch作为分类网络的深度学习框架,使用交叉熵损失函数作为分类任务的损失函数,Adam作为优化器,通过多组对比试验可知,MobileNet v1、MobileNet v2、ResNet34、MobileNet v3以及改进后的MobileNet v3 ODConvNext网络的准确率分别为94.5%、95.7%、97.2%、96.9%及97.5%。可见,MobileNet v3 ODConvNet网络拥有最高的Top-1准确率,相较于MobileNet v3网络和结构更为复杂的ResNet34网络分别提升了0.6、0.3百分点;在运算频率方面,相对于MobileNet v3网络仅增加了1.00×10^(6)次/s,并且仅为ResNet34网络参数量的11.84%。因此,该试验结果证明了改进后的MobileNet v3 ODConvNext模型具有更加轻量级和更高准确率的优点,满足在移动端真实场景下进行苹果叶片病害识别的要求,有助于苹果叶片病害的防治工作。

关 键 词：苹果叶片 病害识别 MobileNet v3 全维动态卷积 ConvNext 深度学习 

分 类 号：S436.611.1[农业科学—农业昆虫与害虫防治] TP391.41[农业科学—植物保护]