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基于改进MobileNetV2的轻量化茶叶病害检测方法
1
作者
肖双喜
姚彤彤
李灿
《华南农业大学学报》
北大核心
2025年第6期801-809,共9页
【目的】解决茶叶病虫害检测中现有深度学习模型难以兼顾精度与效率,尤其不适合在资源受限的嵌入式设备上部署的问题。【方法】以MobileNetV2为基础架构引入2个关键改进,设计出轻量化且高精度的识别模型MobileNetV2-GCA-LS:一是设计了...
【目的】解决茶叶病虫害检测中现有深度学习模型难以兼顾精度与效率,尤其不适合在资源受限的嵌入式设备上部署的问题。【方法】以MobileNetV2为基础架构引入2个关键改进,设计出轻量化且高精度的识别模型MobileNetV2-GCA-LS:一是设计了一种新颖的幽灵坐标注意力(Ghost coordinate attention,GCA)模块,该模块融合坐标注意力的位置敏感性与GhostNet的高效计算特性,增强对关键病害区域的特征表达;二是采用标签平滑(Label smoothing,LS)正则化策略优化训练过程,提升模型泛化能力。模型在公开的茶树病害数据集上进行了训练与验证。【结果】MobileNetV2-GCA-LS模型在测试集上识别准确率达到了94.54%,F1为94.29%,性能显著优于MobileNetV2、MobileNetV3-Small、EfficientNet-B0、ResNet50和GhostNet。同时,该模型保持了较低的复杂度,参数量为2.6089×10^(6),浮点运算次数(Floating point operations,FLOPs)为0.3347×10^(10),验证了其在资源受限设备上部署的可行性。【结论】本研究提出的改进策略能够有效地提升模型识别茶叶病害的性能,在精度与效率间取得了良好的平衡,为智慧农业领域的病害智能监测与精准防控提供了实用的技术方案。
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关键词
茶叶
病害识别
MobileNetV2
幽灵
坐标
注意力
(
gca
)
标签平滑
智慧农业
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职称材料
题名
基于改进MobileNetV2的轻量化茶叶病害检测方法
1
作者
肖双喜
姚彤彤
李灿
机构
安徽农业大学经济管理学院
浙江大学海洋学院
出处
《华南农业大学学报》
北大核心
2025年第6期801-809,共9页
基金
安徽省哲学社会科学重点项目(AHSKZ2017D09)。
文摘
【目的】解决茶叶病虫害检测中现有深度学习模型难以兼顾精度与效率,尤其不适合在资源受限的嵌入式设备上部署的问题。【方法】以MobileNetV2为基础架构引入2个关键改进,设计出轻量化且高精度的识别模型MobileNetV2-GCA-LS:一是设计了一种新颖的幽灵坐标注意力(Ghost coordinate attention,GCA)模块,该模块融合坐标注意力的位置敏感性与GhostNet的高效计算特性,增强对关键病害区域的特征表达;二是采用标签平滑(Label smoothing,LS)正则化策略优化训练过程,提升模型泛化能力。模型在公开的茶树病害数据集上进行了训练与验证。【结果】MobileNetV2-GCA-LS模型在测试集上识别准确率达到了94.54%,F1为94.29%,性能显著优于MobileNetV2、MobileNetV3-Small、EfficientNet-B0、ResNet50和GhostNet。同时,该模型保持了较低的复杂度,参数量为2.6089×10^(6),浮点运算次数(Floating point operations,FLOPs)为0.3347×10^(10),验证了其在资源受限设备上部署的可行性。【结论】本研究提出的改进策略能够有效地提升模型识别茶叶病害的性能,在精度与效率间取得了良好的平衡,为智慧农业领域的病害智能监测与精准防控提供了实用的技术方案。
关键词
茶叶
病害识别
MobileNetV2
幽灵
坐标
注意力
(
gca
)
标签平滑
智慧农业
Keywords
Tea leaf
Disease and pest recognition
MobileNetV2
Ghost coordinate attention(
gca
)
Label smoothing
Smart agriculture
分类号
S435.711 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进MobileNetV2的轻量化茶叶病害检测方法
肖双喜
姚彤彤
李灿
《华南农业大学学报》
北大核心
2025
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