面向精准农业的边缘-云协同水稻病害监测方法和系统

本申请涉及图像分类技术领域，尤其涉及一种面向精准农业的边缘‑云协同水稻病害监测方法和系统，方法包括构建水稻病害识别网络；在水稻病害识别网络的骨干网络和颈部网络中引入挤压‑激励注意力模块和多尺度卷积‑空间注意模块；将骨干网络和颈部网络中的标准卷积替换为深度可分离卷积；对改进优化后的水稻病害识别网络进行训练，得到轻量化的学生模型；基于预训练的深度教师模型和学生模型输出的预测分布，构建软标签蒸馏损失；结合交叉熵损失构建总损失函数，通过反向传播算法指导学生模型的训练，得到水稻病害轻量化识别模型，用于识别水稻病害。通过将经过蒸馏得到的轻量化模型进行边缘端部署，在低功耗边缘设备上实现高精度模型的快速推理。