[预印本]GANet 面向嵌入式系统的轻量化植物病害识别网络

方法

群注意力与群特征融合模块，PlantVillage数据集，树莓派与Jetson

发现

仅0.001M参数即达99.99%准确率，树莓派5帧、Jetson Nano 11帧。

机会点

可探索田间复杂背景与多病害场景下的轻量化模型泛化能力及边缘端持续学习。

提出群注意力与群特征融合模块，仅0.001M参数在PlantVillage数据集上准确率达99.99%，在树莓派与Jetson Nano上分别达5帧与11帧。