PlantAIM是一种新型基准模型，旨在通过融合全局注意力机制与局部特征提取能力，提升植物病害识别的性能。该模型结合了视觉Transformer（ViT）和卷积神经网络（CNN）的优势，通过双骨干网络和全...

DBCLNet通过双分支协作和特征级联设计，显著提升了多类别农作物病害的识别性能，并在模型复杂度与精度间取得平衡。未来可进一步优化特征提取策略，并扩展至更复杂场景验证实用性。

我阅读了LSRFormer模块论文，它融合ViT和CNN优势，通过Split Windows分割特征图，采用LR-SA（长程自注意力）和SR-SA（短程自注意力）分别建模全局依赖和局部细节，并结合MSC-FFN增强多尺度特征...

本文介绍了基于UNetFormer的城市绿地智能提取系统开发与实践经验。通过重构模型预测模块实现单图推理功能，结合Flask框架搭建Web应用，完成从算法到实际软件的转化。在模型优化方面，提出MSC-FF...

我总结了论文的MSHFormer模型，这是一种用于高分辨率遥感图像建筑物提取的多尺度混合Transformer网络。该模型通过多尺度局部感知模块、全局感知模块、边界增强模块和分组对齐特征融合模块，有效...