基于transformer农作物病虫害识别系统的国内外研究现状

基于Transformer的农作物病虫害识别系统是近年来在计算机视觉领域的研究热点之一。下面是国内外研究现状的介绍：

1. 国内研究现状：
在国内，许多研究团队致力于基于Transformer的农作物病虫害识别系统的研究。他们主要关注以下几个方面：
- 数据集构建：研究人员通过采集大量的农作物病虫害图像数据，构建了丰富多样的数据集，包括不同作物和不同病虫害类型。
- 模型设计：基于Transformer的模型被广泛应用于农作物病虫害识别任务。研究人员通过修改和优化Transformer的结构，提高了模型的性能。
- 迁移学习：由于农作物病虫害数据集通常较小，迁移学习被广泛应用于该任务。研究人员通过在大规模图像数据集上预训练模型，然后在农作物病虫害数据集上进行微调，取得了较好的效果。

2. 国外研究现状：
在国外，也有许多研究人员关注基于Transformer的农作物病虫害识别系统的研究。他们的工作主要集中在以下几个方面：
- 模型改进：国外的研究人员提出了一些改进的Transformer模型，如Vision Transformer (ViT) 和Swin Transformer。这些模型在农作物病虫害识别任务上取得了较好的性能。
- 弱监督学习：由于农作物病虫害数据集的标注成本较高，一些研究人员探索了弱监督学习的方法，通过利用图像级别或像素级别的标签进行训练。
- 跨领域迁移：为了提高模型的泛化能力，一些研究人员尝试将在其他领域训练的模型迁移到农作物病虫害识别任务上，并取得了一定的效果。