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。

FreqFormer通过频域注意力机制有效结合高频细节与低频全局信息，显著提升了遥感图像语义分割的精度。实验表明其在复杂场景中具有更强的判别能力，为地物分类和地理空间分析提供了新的解决方案。

在Scikit-Learn中使用KNN（K最近邻算法），代码体现了机器学习项目的典型工作流：数据准备→特征工程→模型训练→参数调优→性能评估。特别值得注意的是对数据分布保持（stratify）、特征标准化...

本次我记录一下CV分类任务的数据集分割代码。这次的分割以Plant Village数据集为例。这个数据集是用于农作物病虫害叶片分类领域的。首先我们拿到的原始数据集一般是一个大文件夹内有多个以分类...

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本文作者为河南二本人工智能专业学生，分享了其学习与科研的心路历程。作者认为人工智能专业在二本院校的就业和发展前景不如计算机相关专业，但通过合理规划仍有机会翻盘。建议深入学习机器学习...