一种基于双分支交叉注意力融合网络的甘蔗叶病害检测方法

一种基于双分支交叉注意力融合网络的甘蔗叶病害检测方法，属于计算机视觉与智慧农业技术领域。针对复杂田间环境下甘蔗病斑尺度跨度大、背景干扰强以及叶片形态特殊导致的检测精度低、漏检率高等问题。该方法首先对图像进行Mosaic数据增强预处理；随后构建双分支异构网络，局部分支采用改进EfficientNet并嵌入坐标注意力模块，全局分支采用视觉变换器（ViT）提取全局语义；核心在于设计双向交叉注意力融合（BCAF）模块，通过路径A实现“局部引导全局”以修正聚焦偏差，通过路径B实现“全局抑制局部”以过滤背景噪声；最后利用包含Focal Loss的分类头输出诊断结果。本发明显著提升了对早期微小病斑的识别灵敏度，具备较高的实际应用价值。