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宁夏农科院枸杞表型图像识别应用研究取得新进展

来源：枸杞科学所作者：巫鹏举日期： 2025-05-09

近日，宁夏农科院枸杞科学研究所与宁夏大学前沿交叉学院的研究人员在《The　Visual　Computer》联合发表题为“CAS－FGvit：an　efficient　convolutional　additive　mixer　for　fine－grained　classification”的SCI论文，首次评估了CAS－ViT框架在细粒度识别中的有效性，展示了机器视觉在枸杞表型图像识别应用中的新进展。

项目团队依托自治区重点研发项目“枸杞种质资源收集与精准评价关键技术研究（2024BBF02011）”和自治区自然基金项目“基于图像的枸杞表型重要性状解析与卷积识别模型构建（2023AAC03400）”，通过多源图像获取技术采集枸杞的表型、生境及器官离析图像并自建枸杞数据集，引入高效多尺度注意力模块以及弱监督注意力学习机制等，提出一种基于CAS－ViT的增强模型CAS－FGvit，不仅在枸杞数据集上达到88.6％的准确率，并且在三个主流细粒度基准数据集（CUB－200－2011、Stanford　Cars、Stanford　Dogs）上验证了其性能优势达到先进水平。

这一重要研究成果，为基于机器视觉开展枸杞表型解析奠定了非常重要的研究基础，也为未来枸杞DUS测试指南性状选择摒弃人为主观权重开辟了新的思路。

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