基于轻量化跨图层网络结构的花卉智能分类方法

本申请涉及计算机视觉、模式识别与人工智能技术领域，尤其涉及一种基于轻量化跨图层网络结构的花卉智能分类方法构建轻量化的跨图层网络结构，包括编码器、桥接层、解码器，所述桥接层中对编码器中最深层特征先做扁平化与位置编码，然后送入两层轻量化多头自注意力Transformer Encoder，生成全局语义序列T；所述解码器依次通过上采样模块恢复空间分辨率；在每级上采样后，先进入跨层GCN‑ViT融合模块，得到融合特征Ffused，再交给解码卷积dk继续处理；最终通过1×1卷积+Softmax输出分类结果。本申请构建轻量化的跨图层网络模型，有效提升了花卉识别的计算效率和部署灵活性，并显著增强了用户对实验过程和结果的可视化交互体验。