轻量架构高精度
该模型采用轻量级CNN-Transformer混合架构，在红枣园场景实现高精度可行驶区域分割，并展现出对不同作物环境的良好泛化能力。
Mingxia, Liang · Ding, Longpeng · Jiangchun, Chen · 许黎明 · Xinjie, Wang · 李景彬 · Yang, Hongfei
Agriculture (Switzerland) 2024
在红枣园数据集上平均IoU达95.73%，能精确划分可行驶区域边界。
在蔬菜数据集上同样表现优异，无需重新训练即可适应不同作物环境。
采用轻量级CNN-Transformer混合架构，兼顾特征提取与上下文信息捕获，适合资源受限的农业设备。