A smart agriculture-oriented cross-attention multiscale CNN for sugarcane disease diagnosis
提出交叉注意力多尺度并行CNN,实现甘蔗叶病自动分类。
棉花、甘蔗、烟草、蚕桑等工业原料型作物
提出交叉注意力多尺度并行CNN,实现甘蔗叶病自动分类。
提出MSFANet多尺度特征聚合网络,实现复杂田间背景下烟草害虫的自动识别。
Cotton leaf disease classification using deep learning models for smart agriculture。Agriculture & Food Security
提出CNN-Transformer-LSTM混合框架,实现棉花叶片病害自动识别。