该模板是一张关于番茄叶片病害多目标识别轻量化模型研究技术路线图，整套技术路线图分为上下两层逻辑结构，上层以研究愿景为总导向，左侧竖栏依次划分研究愿景、改进主轴、技术路径、实验基础四大纵向模块，中间采用三角结构划分轻量化骨干、Dil-YOLO 检测中枢、高效颈部三大核心创新模块，逐层拆解 YOLOv8n 基线、Dil-FasterNet、空洞卷积、深度可分离卷积、Slim-Neck、GSConv、FocalWise-IoU、端到端训练等算法改进细节，配套对比实验、消融实验、泛化实验、Grad-CAM 可视化验证方案，底部标注数据集总量、训练测试划分、PyTorch/Cuda 训练环境。下半部分椭圆形闭环主线构建 Dil-YOLO 轻量化检测闭环体系，左右竖栏分别标注复杂农田场景、轻量化部署目标两大研究背景，向下分出模型改进、落地应用、性能结果三大分支。清晰展示骨干、颈部、损失函数三层改良方案，落地场景覆盖番茄病害识别，拓展至棉花、水稻多作物泛化检测，量化展示 mAP50、FLOPs、参数量三大核心优化指标，直观体现模型精度提升、算力消耗下降的实验收益，完整呈现从田间数据采集、网络结构优化、仿真测试到田间部署落地的完整研究闭环。适配各类农业目标检测算法研究。