CoAtNet-DeepMoE：融合 DeepSeek 混合专家架构的高效参数番茄病害分类模型

英文标题：CoAtNet-DeepMoE: A Convolution-Attention Hybrid with DeepSeek Mixture-of-Experts for Parameter-Efficient Tomato Disease Classification

本文提出了一种名为 CoAtNet-DeepMoE 的新型模型，将卷积与注意力混合网络架构（CoAtNet）同 DeepSeek 混合专家（MoE）机制相结合，用于高效参数化的番茄病害识别与分类。研究背景立足于全球人口快速增长背景下的粮食安全与减少作物病害损失需求。该研究展示了 MoE 架构在特定垂直领域计算机视觉分类任务中的适用性，对智慧农业边缘设备的高效部署具有重要参考价值。

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