MultiNet：一种用于水果成熟度检测的轻量级深度学习模型组及其在农业供应链中的应用

推荐：本研究针对农业供应链中水果成熟度检测的计算资源限制问题，提出了一种轻量级深度学习模型组MultiNet，包含MultiNet-none、MultiNet-eca和MultiNet-cbam三种变体。通过创新的MNet模块设计，显著降低了模型参数量（TP count）和体积（最高减少99.27%和99.22%），同时保持高达99.39%的检测准确率，为边缘计算设备部署提供了高效解决方案。

　　

在农业生产和供应链管理中，准确判断水果成熟度对优化采收时机、延长货架期至关重要。传统人工检测方法效率低下且主观性强，而现有深度学习模型如VGG、ResNet等虽能实现自动化检测，却因庞大的参数量和计算需求难以部署在资源受限的边缘设备上。这一矛盾催生了农业人工智能领域的关键挑战：如何开发既保持高精度又适合边缘计算的轻量级模型？

来自印度St Joseph工程学院的Shrisha H-S和Anupama V团队在《Measurement: Digitalization》发表的研究给出了创新解决方案。他们设计的MultiNet模型组通过独特的架构设计，在番茄、番石榴、椰枣和石榴四种水果的成熟度检测任务中，实现了模型性能与计算效率的完美平衡。这项研究不仅为农业智能化提供了实用工具，更为轻量级深度学习模型设计提供了新思路。

研究团队采用三项核心技术方法：1）提出MNet模块，结合常规2D卷积和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution, DS）生成特征图；2）引入高效通道注意力（ECA）和卷积块注意力模块（CBAM）构建三种模型变体；3）使用包含2309-5857张图像的多物种数据集（番石榴、番茄、椰枣、石榴）进行70:10:20比例的训练验证测试。

模型架构创新

MultiNet的核心是六层级联的MNet模块，每层包含2D卷积和DS卷积操作，通过堆叠输出通道形成复合特征。实验显示，这种设计使参数量最低降至151,027，仅为ResNet18的1.36%。

注意力机制优化

在MNet模块间嵌入ECA或CBAM注意力机制后，MultiNet-eca在石榴数据集上取得86.92%准确率，较基线模型提升2.75%。可视化分析表明注意力模块能有效聚焦果实关键区域。

跨物种性能验证

在番茄成熟度检测中，MultiNet-cbam达到99.39%准确率，与MobileNetV3（99.69%）相当；而在椰枣数据集上，MultiNet-eca以92.23%准确率超越ResNet18约3.3%。

计算效率突破

模型体积压缩至0.61-0.63MB，较Xception（79.69MB）减少99.22%，推理速度提升显著，适合实时田间检测。

这项研究证实，通过MNet模块的级联设计和注意力机制适配，能在不牺牲精度的前提下实现模型极致压缩。特别值得注意的是，MultiNet-eca在多数测试中表现最优，说明适度增加的注意力计算（仅增加9个参数）能带来显著性能提升。研究团队也指出当前模型对光照条件和果实遮挡的敏感性，这为未来研究指明了改进方向。

从农业实践角度看，MultiNet的轻量化特性使其可直接部署在手持设备或无人机平台，实现采收期的实时决策。该技术框架还可扩展至其他农作物表型分析，为精准农业提供通用解决方案。在理论层面，MNet模块的"主特征+影子特征"设计思路，为后续轻量级模型研发提供了可借鉴的架构范式。