基于改进MobileNet v3-Small模型的草莓病害识别方法

来源：江苏农业科学杂志2024年第第10期北京时间：

作者：王晶;崔艳荣

单位：长江大学计算机科学学院，湖北荆州 434000

摘要：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。

关键词：草莓病害;图像分类;MobileNet v3-Small;Inception_A;ULSAM轻量级子注意力机制;CondConv