检测精度提升4.62%
基于Swin Transformer的两阶段区域提议方法，结合扩散模型生成的数据集，在少样本农业害虫检测中实现更高的精度。
Tengyue, Wu · Shi, Liantao · 张蕾 · Xingkai, Wen · Lu, Jianjun · Li, Zhengguo
Applied Sciences (Switzerland) 2023
使用 Swin Transformer 作为骨干网络，增强全局特征提取能力，同时降低计算负担。
提出 RGSDD 训练策略，利用扩散模型生成高分辨率害虫图像并与真实数据集混合训练。
与同类方法相比，RS Transformer 精度提升最高可达 4.62%。