基于改进Swin-Transformer的柑橘病叶分类模型

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摘要：针对柑橘病害人工检测效率低、成本高、准确度低等问题，结合人工智能技术对柑橘病叶进行分类识别。首先，建立模拟复杂环境下的柑橘病叶数据集。其次，提出一种改进的Swin-Trasnformer柑橘病叶分类模型，包含局部感知通道增强注意力模块（LPCE），以提升模型的感受野和特征表达能力，通过通道之间的相关性进行加权，使模型更容易提取关键特征。（剩余13452字）

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