基于改進MobileNetV2的輕量化茶葉病害檢測方法

摘要： 【目的】解決茶葉病蟲害檢測中現有深度學習模型難以兼顧精度與效率，尤其不適合在資源受限的嵌入式設備上部署的問題。【方法】以MobileNetV2為基礎架構引入2個關鍵改進，設計出輕量化且高精度的識別模型MobileNetV2-GCA-LS：一是設計了一種新穎的幽靈坐標注意力(Ghost coordinate attention, GCA)模塊，該模塊融合坐標注意力的位置敏感性與G... （共9頁）