arXiv cs.AI· Khush Kataruka, Mohammad Muzammila, Zahid Akhtar, Raghavendra Ramachandra, Praveen Kumar Chandaliya·· 2 小时前AI 评分35
混合 CNN-Transformer 与知识自蒸馏提升香蕉品种跨等级泛化研究
Enhancing Cross-Grade Generalization in Banana Variety Classification via Hybrid CNN-Transformers and Knowledge Self-Distillation
AI 导读
一项研究针对跨质量等级的香蕉品种分类问题，提出基于双流 Swin ResNet 混合架构并结合 KL 散度自蒸馏的框架。在包含 31,678 张香蕉图像（3 个品种、3 个质量等级）的数据集上，采用 Leave-One-Grade-Out 协议评估，该框架取得 81.25% 的平均准确率，显著超过 CNN 与 Transformer 基线，并改善了特征迁移、注意力定位与优化稳定性。
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