FDUNet-LRSA: efficient frequency-adaptive segmentation for automated crop disease inspection
提出频域自适应分割网络FDUNet-LRSA，用于甘薯病害自动巡检。
农业AI与大模型
人工智能算法、大模型与决策支持系统
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Intelligent Automated Crop Monitoring System Based on Unmanned Aerial Vehicles and Deep Learning for Smart Agriculture
构建无人机RGB影像深度学习分割与空间矢量化框架，实现作物监测优先级评估。
Segmentation of Cactus Diseases Using Machine and Deep Learning)
该研究用随机森林和多种深度学习模型对仙人掌病害进行分割诊断，并比较性能。
CropRowSeg: A Lightweight Model for Seedling Crop Row Image Segmentation Combining Multi-scale CNN and Transformer（融合多尺度 CNN 与 Transformer 的苗期作物行图像轻量化分割模型）
提出轻量级作物行分割模型CropRowSeg，并设计中心线引导的条带标注方法。