用于牛乳头图像健康状况分类的自注意残差卷积神经网络
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了传统兽医在牛乳头健康评估中所面临的时间限制和准确性不足的问题。提出了一种结合残差连接和自注意机制的牛乳头自注意残差卷积神经网络（CTSAR-CNN）模型，以改善对乳头末端角质增生程度的分类。研究结果表明，CTSAR-CNN 的准确性得到了提升，能更快速适应兽医的需求，从而促进乳业的发展。
本研究提出了一种新型卷积神经网络模型，用于简化植物病害检测。通过创新训练方法，将两种植物病害分为四类。实验结果显示，Xception模型在番茄和玉米数据集上的准确率分别为95.08%和92.21%。结合批归一化，训练集检测率达99.89%，验证准确率超97.52%。模型通过引入额外层、跳跃连接和正则化，实现高效检测。
