一种基于TVFNet网络模型的作物病虫害分割检测方法

本发明提供一种基于TVFNet网络模型的作物病虫害分割检测方法，引入了极化注意力机制以增强特征提取能力，缓解边缘特征模糊的问题。利用该注意力处理池化金字塔整合的特征能够更好地捕捉多尺度信息，提升对复杂背景和病斑特征的分割能力；引入了双交叉多模态融合机制，通过跨模态Transformer结构实现视觉特征和文本特征的交互，进一步提升了模型的鲁棒性和分割精度。具体而言，利用自注意力层对单一模态内部进行信息交互，再通过交叉注意力层实现不同模态之间的特征交互，最后将融合后的特征应用于病叶分割任务，从而更准确地定位和分类目标物体。