一种轻量化农作物图像超分与病害识别的方法及系统

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是涉及一种轻量化农作物图像超分与病害识别的方法及系统。包括提取数据库中的农作物疾病图像作为数据集；对数据集进行预处理，根据深度卷积神经网络训练病害识别模型；然后训练图像超分模型；对图像超分模型进行蒸馏，得到轻量化的学生模型；获取目标农作物图像并进行图像预处理；对目标农作物图像进行图像超分，基于病害识别模型完成目标农作物的病害识别。本发明通过结合构建生成对抗网络和模型蒸馏手段，利用生成器和判别器不断对抗学习，利用模型蒸馏通过将知识从大型、复杂的教师模型转移到小型、高效的学生模型中，从而在保持图像增强性能的同时显著减少模型的参数数量和计算需求。