基于改进SwinTransformer的玉米植株品种识别方法

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摘 要：玉米作为中国关键粮食作物，其品种识别技术随深度学习和计算机视觉技术的发展而进步。针对玉米籽粒品种识别技术已有所发展，但植株品种分类研究较少的不足，提出一种改进的SwinTransformer模型;通过多尺度特征融合和改进的CBAM注意力机制增强模型的特征表达，提升了模型性能。在自建数据集上的实验结果显示，该方法识别准确率达93.4%，较原模型提高2.7%，且优于ResNet34、VGGNet、MobileNetV2等模型。（剩余91字）

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