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基于轻量模型的小麦病害识别及严重程度评估研究

一、引言

随着现代农业的快速发展，小麦作为我国重要的粮食作物之一，其生长过程中的病害问题日益突出。传统的病害识别方法主要依赖于人工目视检查，不仅效率低下，而且准确性受到人为因素的影响。因此，利用先进的技术手段实现小麦病害的自动识别和严重程度评估成为了一个迫切的需求。本文将探讨基于轻量模型的小麦病害识别及严重程度评估研究，以期为农业生产提供有力支持。

二、研究背景与意义

随着深度学习技术的不断发展，卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了显著的成果。然而，传统的深度学习模型通常具有较高的计算复杂度和存储需求，不适用于资源有限的农业生产环境。因此，基