El entorno del campo de maíz es complejo. Las malas hierbas y el maíz tienen colores similares y pueden solaparse, y las condiciones de iluminación y clima varían. Por lo tanto, muchos métodos para la diferenciación automatizada de maíz y malas hierbas logran una segmentación deficiente o no pueden ser utilizados en tiempo real. En este artículo se propone un modelo de reconocimiento de malas hierbas basado en Swin-Unet mejorado.