DC-Former 轻量网络

移动端实时识别

采用非对称结构与双流特征融合,在资源受限设备上实现高精度、低延迟的植物病害识别。

74908348 · Qian, Ye · Jiawei, Zhao · 74908347 · 76758433 · Tao, Yin · Jihong, Sun · 李彤

Computers and Electronics in Agriculture 2026

参数信息

Top-1 准确率(PlantDoc)
80.67 %
Top-1 准确率(Paddy)
98.41 %
峰值内存降低
67 %

技术优势

内存占用大降

移动端峰值内存较 ResNet50 降低约 67%,使得模型可在内存有限的设备上运行。

抗背景干扰

选择性分支门控模块对跨分支特征加权,抑制背景噪声,聚焦病害区域。

特征对齐准

利用高层语义定位低层纹理细节,将注意力集中在病害区域,提升小目标识别能力。

应用场景