融合双流注意力集成与跨模态融合的农产品分类方法

本发明适用于人工智能技术领域，具体提供了融合双流注意力集成与跨模态融合的农产品分类方法，包括以下步骤：通过自适应层权重对多个文本特征向量进行集成，通过自注意力机制对多个图像特征向量进行集成，加权求和得到集成后的文本特征和图像特征；对集成后的文本特征和图像特征分别进行高幂次变换，将变换后的特征与原始特征进行拼接，得到增强文本特征和增强图像特征；通过计算皮尔逊相关系数，构建文本和图像特征之间的关系矩阵，根据关系矩阵加权融合文本和图像特征，得到最终融合特征；将融合后的特征向量输入到MLP分类器中。本发明提升了模型对复杂模式的建模与学习能力；使用跨模态融合进一步提高农产品分类的准确性和泛化能力。