热带作物学报

作者：王丹阳, 梁伟红, 叶露, 李海亮, 郑倩, 黄贵修

单位：1.中国热带农业科学院科技信息研究所/海南省热带作物信息技术应用研究重点实验室，海南海口 571101,2.海南省唐华俊院士工作站，海南海口 571101,3.中国热带农业科学院环境与植物保护研究所，海南海口 571101

关键词：结构空间引导,芒果,叶片病害,实例分割,语义分割

基金：海南省自然科学基金青年项目(323QN300),海南省科技人才创新项目(KJRC2023D40)

针对田间复杂场景下芒果叶片病害识别中，复杂背景干扰与多叶片同时出现病症导致的特征识别困难和多任务分割问题，本研究提出了结构空间引导的G-Mask2Former模型，实现对叶片实例与病斑语义的协同分割。该模型在共享特征空间内同时学习叶片和病斑分割，并辅助叶片结构先验对病斑进行空间约束。首先，基于Mask2Former的多尺度像素表征与掩码注意力提取复杂场景中芒果叶片病害有效特征，结合构建病斑伪实例，在单一模型中实现叶片实例和病斑语义分割，简化模型部署和推理流程；然后，通过叶片结构空间软门控模块，引导模型关注叶片区域，以减少复杂环境干扰；最后在复杂场景下芒果叶片病害数据集上进行试验，并与其他模型进行对比分析。结果表明：该模型对复杂场景芒果叶片与病害分割的综合表现优于其他传统模型。在测试集上，实例分割平均精度（AP）达到87.37%，语义分割平均交并比（mIoU）达到82.83%。该方法可为复杂环境中芒果叶片病害的诊断提供有效的量化解决方案。

来源：2026年第2期

《热带作物学报》期刊编辑部

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