我总结了论文的核心内容：提出DAMSLNet双注意力多尺度轻量级网络，通过深度可分离卷积、InceptRes模块和双注意力机制，在降低计算量的同时提升植物病害分类准确率。实验表明该模型在四个数据集...

我汇报了论文的修改翻译和LaTex排版进度，并讨论了期刊投稿的图片格式要求与查重建议。在遥感模型改进方面，我通过实验验证了模型在Vaihingen和LoveDA数据集上的性能提升，同时发现Potsdam数据...

我参加了2025年的统计建模大赛，经历了从3月24日到4月24日一个月的紧张准备和论文撰写，最终成功提交了作品。通过这次比赛，我深刻体会到组队时选择合适队友的重要性，如尽量选择距离近或计划性...

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...

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...

我总结了论文的混淆矩阵计算方法及其相关评估指标，包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。通过Python代码实现了多分类场景下各项指标的计算，并详细解释了宏平均和微平均的区别。该方法适用于...