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公开(公告)号：CN119169514A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202310741871.8
申请日：2023-06-20
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V20/50 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于改进MobileNetV3的植物叶片病害检测方法，涉及植物病害检测技术领域，包括以下步骤：1)获取并标记用于模型训练的植物叶片病害图像，并按4：1划分为训练集和测试集；2)构建植物病害检测模型；3)利用植物种类数据对模型进行预训练，降低学习和训练的成本，加快收敛模型速度；4)利用植物病害样本集训练模型；5)利用训练完成的植物叶片病害检测模型识别植物叶片图像，得到检测结果；6)将模型部署在移动平台上，得到便携式植物病害检测设备。本发明改进了MobileNetV3网络模型，在不显著影响模型参数量和训练时间的前提下进一步提升了模型的精度，较少的参数量及较高的精度使得模型能够在移动设备上实现快速准确的植物病害检测。
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