基于改進(jìn)Swin-Unet的小麥條銹病分割方法

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摘要：條銹病是影響小麥產(chǎn)量及糧食安全的重要因素，條銹病圖像的精準(zhǔn)分割是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)輔助精準(zhǔn)防治的重要基礎(chǔ)。針對(duì)小麥條銹病圖像中病斑形態(tài)復(fù)雜、病斑與非病斑之間邊界模糊、分割精度低的問(wèn)題，本研究提出了一種基于改進(jìn)Swin-Unet的小麥條銹病圖像分割方法，通過(guò)在Swin-UneT中引入SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）和殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNeT）模塊來(lái)增強(qiáng)模型對(duì)條銹病特征的表達(dá)能力。（剩余5759字）