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摘要
水稻作为全球重要粮食作物，其产量与质量关乎粮食安全，但病虫害频发严重威胁着水稻的产量。传统病虫害检测方法依赖人工经验，存在效率低、成本高、主观性强等问题。本研究基于卷积神经网络（CNN）构建轻量化水稻病虫害自动检测系统，以提升检测效率与实用性。
本课题首先通过对比主流网络结构，选择ResNet-34为基础模型，并通过通道缩减、注意力机制引入等优化实现轻量化；然后数据预处理采用增强技术及归一化处理，构建涵盖4类病虫害的5000余张图像数据集，利用过采样缓解类别不平衡；最后采用模块化架构系统：前端基于Vue
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