改进MobileNetV3-Small模型在番茄叶片病害识别中的应用

面对农作物病虫害识别中的挑战,特别是移动端应用对模型准确性和效率的双重要求,文章提出了一种基于MobileNetV3-Small的改进模型。在MobileNetV3-Small模型的基础上,引入了ECA(Efficient Channel Attention)注意力机制,取代了原有的SE(Squeeze-and-Excitation)模块,从而减少了模型参数量和计算成本,同时提升了对细粒度特征的捕捉能力和抗干扰性。通过在番茄叶片病害数据集上的训练,结果表明改进后的模型准确率达到了98.93%,比原模型提高了0.54个百分点,权重文件大小从17.6 MB减少到12.3 MB,减少了30%。在各项性能评估指标上,该模型均优于传统的轻量化网络和复杂模型。研究结果为移动端农作物病虫害智能识别提供了一种新的高效方案。