为了对草莓病害进行及时的诊断与治疗而提升草莓产量,将深度学习与农业生产结合以快速高效地进行病害检测.传统神经网络进行病害识别时间较长,参数量较大,难以迁移到移动端设备上,基于此提出一种改进MobileNet v3-Small模型的识别方法.首先收集了 7类常见草莓病害图像样本(如角斑病、叶斑病等),通过旋转、镜像等多种数据增强方式对图像进行处理以增加图片数量,提高模型泛化能力.接着以MobileNet v3-Small模型为基础,基于原始Inception_A提出部分卷积权值共享的多尺度卷积结构,以更高效地提取草莓病害不同尺度特征.随后,在网络深层引入了 ULSAM轻量级子注意力机制,形成草莓病害更高层次的抽象表示.同时,将深度可分离卷积中的第2个PW卷积替换为CondConv卷积形成PDC结构,克服了 PW卷积只拥有局部感受野的缺陷,同时也降低了模型参数量.试验结果表明,改进后的MobileNet v3-Small模型准确率达到98.62％,较原模型94.91％的准确率提高了3.71百分点,并且参数量减少了 0.04 M,远优于同级轻量化模型,且以远低于ResNet18的参数量取得更好的特征提取效果.综上所述,本研究所提出的改进后的MobileNet v3_Small模型能更好地在真实场景下进行草莓病害识别,为草莓生产贡献了一份力量,助力智慧农业发展.
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