卷积协同注意力模型下的作物幼苗与杂草识别

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摘要：在农作物的杂草防治中，部分杂草与作物幼苗的形态相似且颜色相近，导致杂草不易被快速准确识别。针对田间作物幼苗与杂草识别精度不高的问题，提出了一种卷积协同注意力模型（CCA-ViT）。该模型以视觉Transformer模型为基础，采用跨尺度金字塔架构，加强图像浅层信息与深层语义的交互。为提高相似作物与杂草的特征判别能力，在特征提取网络中构建了卷积协同注意力机制，优先关注叶片的纹理和边缘细小特征，获取局部信息注意力权重后协同全局特征进行建模。（剩余12092字）

试读结束

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