基于知识蒸馏与EssNet的田间农作物病害识别

农作物病害的快捷精准识别对我国粮食安全与农业发展提质增效具有重要意义。针对现有病害识别模型参数量大、泛化能力弱、不适用于田间实际场景且不易搭载至移动端等问题,本文提出了EssNet农作物病害识别网络,该网络以ShuffleNetV2_0.5为基础网络,引入高效通道注意力(ECA)机制与SiLU激活函数进行结构改进,同时结合知识蒸馏技术使用EfficientNetB0网络对EssNet进行学习指导,最后使用余弦退火衰减策略对学习率进行动态调整使网络表现达到最优。结果表明,本文提出的EssNet农作物病害识别网络对复杂环境下2种作物(玉米、苹果)的11种病害在测试集上的准确率达到95.21%,比基础网络提高2.11个百分点,参数量为0.35 M,权重文件为1.49 MB。该网络的整体性能优于其他现有模型,为建立田间轻量级农作物病害识别方法提供了参考。