基于知识蒸馏及改进ShuffleNet v2的棉花病虫害识别方法

摘要： 为探索及时、准确识别危害棉花叶片病虫害的方法，做好防护和治理工作。针对自然环境下棉花叶片图像受复杂背景影响导致分类精度降低以及模型参数量大使其不便于移动端部署的问题，提出了一种基于知识蒸馏的棉花病虫害识别模型ESSKNet。首先构建了包含8种类别的棉花病虫害图像数据集，其次通过在ShuffleNet v2模型引入SK-Attention自适应调整卷积核的大小关注棉花叶片不同尺寸... （共11页）