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摘要
针对传统深度学习网络模型因权重参数过大而不适宜在移动端部署的问题，提出了一种基于改进的轻量级MobileNetV3网络模型对苹果叶片病害进行识别。利用PyTorch框架，选取26 377张图片，按6∶2∶2的比例划分数据集，以MobileNetV3网络模型为基础，引入迁移学习，加入空洞卷积，并调整原模型结构，形成新模型进行训练学习。经过多轮迭代，损失曲线实现收敛，模型训练成功，训练集上的准确率为95.72%,测试集上的准确率为93.41%;经过改进的MobileNetV3网络模型对苹果叶片病害图像识别效果较好，为将来在移动端实现部署与推广提供了技术方案支撑。
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