基于改进Swin-Unet的小麦条锈病分割方法

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摘要：条锈病是影响小麦产量及粮食安全的重要因素，条锈病图像的精准分割是实现计算机辅助精准防治的重要基础。针对小麦条锈病图像中病斑形态复杂、病斑与非病斑之间边界模糊、分割精度低的问题，本研究提出了一种基于改进Swin-Unet的小麦条锈病图像分割方法，通过在Swin-UneT中引入SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）和残差网络（ResNeT）模块来增强模型对条锈病特征的表达能力。（剩余5759字）

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