整套技术路线图分为上下两大核心板块，上层从研究目标、网络构建、算法优化、实验验证四大维度分层拆解，清晰展示数据集搭建、YOLOv8n 基线改进、轻量化模块融合、多维度消融对比实验完整链路，细分陕西临潼田间图像采集、多角度拍摄、LabelImg 标注、三级质控数据集制作流程，同步罗列 Dil-Faster、Slim-Neck、GSConv、FocalWise、轻量化 IoU 等创新改进模块，配套对比实验、消融实验、泛化实验、热力图可视化多种验证方案，明确数据集、基础框架、轻量化模块、mAP 与 FLOPs 评估四大核心支撑要素，逻辑层级清晰，下层椭圆形 Dil-YOLO 技术路线主线串联复合卷积、特征融合、动态损失、跨域验证四大创新点，左右两侧分别标注复杂农田挑战、智慧农业部署两大研究背景，向下延伸数据与任务场景、落地应用、模型收益三大分支，直观展示 3451 张番茄叶片图像、3723 个手工标注框、幼苗至开花期多场景数据集规模，同时量化呈现 mAP50 达 80.3%、FLOPs 降至 6.1G、参数量 Params 降至 2.1M 核心实验指标，兼顾病害识别精度、推理速度、设备部署可行性，完整呈现算法从数据制备、模型改良、仿真验证到田间落地全生命周期。