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基于Res-GCN和Swin Transformer协同优化的苹果叶片病害小样本识别方法

李艳玲 朱正明 陈丽娜 孙昌霞 BACAO Fernando 司海平

河北农业大学学报2025，Vol.48Issue(6)：P.118-126,9.
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河北农业大学学报2025，Vol.48Issue(6)：P.118-126,9.DOI:10.13320/j.cnki.jauh.2025.0086

基于Res-GCN和Swin Transformer协同优化的苹果叶片病害小样本识别方法

李艳玲 1朱正明 1陈丽娜 2孙昌霞 1BACAO Fernando 3司海平1

作者信息

  • 1. 河南农业大学信息与管理科学学院,河南郑州450000
  • 2. 商丘师范学院信息技术学院,河南商丘476000
  • 3. 里斯本新大学信息管理学院,葡萄牙里斯本1070-312
  • 折叠

摘要

关键词

图像分类/图卷积网络/残差网络/自注意力机制

分类

农业科技

引用本文复制引用

李艳玲,朱正明,陈丽娜,孙昌霞,BACAO Fernando,司海平..基于Res-GCN和Swin Transformer协同优化的苹果叶片病害小样本识别方法[J].河北农业大学学报,2025,48(6):P.118-126,9.

基金项目

河南省科技攻关项目(252102520037) （252102520037）

河南省重点研发计划项目(251111211300,231111211300,231111110100) （251111211300,231111211300,231111110100）

河南省教育厅高等学校重点科研项目(25A520044) （25A520044）

河南省杰出外籍科学家工作室(GZS2024006)。 （GZS2024006）

河北农业大学学报

OA北大核心

1000-1573

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