CRDS-Unet: channel-reversed depthwise separable U-net for efficient tomato leaf disease segmentation
提出通道反转+深度可分离卷积的轻量U-Net,用于番茄叶片病害分割。
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通道反转加深可分离卷积将参数量从3106万降至96万,Dice由0.90降至0.79,延长训练可回升至0.85,适用于算力受限场景但需更多训练。
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提出通道反转+深度可分离卷积的轻量U-Net,用于番茄叶片病害分割。
通道反转加深可分离卷积将参数量从3106万降至96万,Dice由0.90降至0.79,延长训练可回升至0.85,适用于算力受限场景但需更多训练。
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