A TinyMLOps Pipeline for Coarse-Grained Plant Disease Classification in Precision Agriculture
本文提出TinyMLOps管道,涵盖模型设计、优化、量化及跨多种边缘设备部署,在受控实验室条件下评估。基于PlantVillage基准推导的数据集,将39个细粒度类别聚合成3个超类(健康叶、不健康叶、无叶),系统执行植物健康状态分类和背景过滤功能,而不是诊断特定疾病。训练基于MobileNet的卷积神经网络,联合优化分类精度和计算效率;选择5个模型(Pareto前沿4个+最大HPO模型)转换为LiteRT和ONNX,在Raspberry Pi Zero 2 W和STM32H743ZI微控制器上以float32和后训练int8精度评估。在float32下,LiteRT比ONNX Runtime快1.87-2.65倍;int8 LiteRT模型比float32小2.83-3.67倍,快21.3-31.2%,F1-score损失仅0.0010-0.0068;在微控制器上,两个最小模型int8变体比float32快4.3倍,MCU闪存占用小3.85倍。