【摘 要】
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番茄病害的及时检测可有效提升番茄的质量和产量。为实现番茄病害的实时无损伤检测，本研究提出了一种基于改进MobileNetV3的番茄叶片病害分类识别方法。首先选择轻量级卷积神经网络MobileNetV3，在Image Net数据集上进行预训练，将预训练得到的共享参数迁移到对番茄叶片病害识别的模型上并做微调处理。采用相同的训练方法对VGG16、ResNet50和Inception-V3三种深度卷积网络
【基金项目】
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国家自然科学基金-联合基金项目（U19A2061）； 吉林省教育厅科学技术研究项目（JJKH20210336KJ）； 吉林省发展和改革委员会高级产业发展项目（2021C044-4）； 吉林省科技厅-中青年科技创新领军人才及优秀团队（20200301047RQ）；
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番茄病害的及时检测可有效提升番茄的质量和产量。为实现番茄病害的实时无损伤检测，本研究提出了一种基于改进MobileNetV3的番茄叶片病害分类识别方法。首先选择轻量级卷积神经网络MobileNetV3，在Image Net数据集上进行预训练，将预训练得到的共享参数迁移到对番茄叶片病害识别的模型上并做微调处理。采用相同的训练方法对VGG16、ResNet50和Inception-V3三种深度卷积网络模型也进行迁移学习并进行对比，结果显示MobileNetV3的总体学习效果最好，在Mixup混合增强和focal loss损失函数下对10类番茄病害的平均测试识别准确率达到94.68%。在迁移学习的基础上继续改进MobileNetV3模型，在卷积层引入空洞卷积和感知机结构，采用GLU （Gated Liner Unit）闸门机制激活函数，训练得到最佳的番茄病害识别模型，平均测试的识别准确率98.25%，模型的数据规模43.57 MB，单张番茄病害图像的检测耗时仅0.27 s。经十折交叉验证（10-Fold Cross-Validation），模型的鲁棒性良好。本研究可为番茄叶片病害的实时检测提供理论基础和技术支持。
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