检测速度提升16%
针对复杂环境下的重叠、受损和遮挡叶片，通过引入坐标注意力机制和双向特征金字塔网络，在降低计算负担的同时提高检测精度。
黎敬涛 · Jiawei, Wu · Liu, Rui · Guofeng, Shu · Liu, Xia · 祝昆 · Tong, Zhu
Scientific Reports 2024
参数量从7.02 M降至3.87 M，浮点运算从15.94 G降至8.4 G，便于部署在资源受限的设备上。
通过坐标注意力机制，模型能更好地关注重叠、受损或隐藏的叶片，减少漏检，提高复杂条件下的检测精度。
检测速度提升16%，有助于实现田间马铃薯晚疫病的快速检测。
平均精度提升3.22%，表明检测准确性有所提高。