【人工智能】LeafConvNeXt&大创申报&论文初稿-2025年5月25日人工智能组会总结

此次组会的汇报的论文有：

【人工智能】LeafConvNeXt：为无人农业的未来强化植物病害分类

1个月前

0909

LeafConvNeXt

关于ConvNeXt Block中的Layer Scale，是ConvNeXt中引入的一种机制，用于提高模型的训练稳定性，特别是在深度网络中。具体在残差分支的输出与输入相加前，对输出进行一个缩放，缩放因子λ这个参数是可学习的。这样做可以对输出进行缩放，控制残差分支的权重。

Drop Path与dropout不同，是随机跳过整个残差块的输出，防止过拟合。

LayerCAM是一种通过分析网络中间层的特征图来生成热力图的可视化技术。类激活映射是LayerCAM的核心，其中Element-wise weights表示从模型输出的特征图（Feature maps）中，通过某种方式（例如，全局平均池化后接一个线性层，或者直接从分类层的权重）获取与每个类别相关的权重。之后将 Feature maps 与 Element-wise weights 进行元素级（或通道级）的乘法。之后将加权后的特征图在通道维度上进行求和，得到一个二维的、表示空间重要性的激活图。最终生成的这张图，它叠加在原始图像上，用热力图显示图像中对预测特定类别贡献最大的区域。

论文初稿

引言要与自己模型相关性大，能引出自己做的研究或者贡献。引言中讲的问题要从大到小，顺序不能乱，要有逻辑关系。引言分点不要分太多，写太多问题，要聚焦于一两个问题，着重于写一个自己模型参考的另一个模型的缺点，引出自己的模型。

相关工作中写最相关的模型，与自己模型的具体类别不相关的但是要借用说明的一笔带过。

模型实验中对比时要分类比较，不要混起来比。解释图像要清晰，合理分析。消融实验直接写在模型实验章节中。

结论用一段就行，最后补一、两句未来工作。

统一格式，论文中1×1改成1×1。

大创申报

简介是对项目的介绍，干了什么，有什么用，通过改进实现了什么。服务于什么。

缩减篇幅，按照最新模板要求写内容，缩减为15页。

总结

下周尽快先改完大创，记得做路演PPT。之后修改ShiftingNet论文。