Lightweight Hybrid CNN-Transformer Network for Robust Maize Leaf Disease Detection and Edge Deployment
构建轻量MobileNetV3-Small框架实现玉米叶片病害分类并评估边缘部署。
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Detection of Potato Plant Leaf Diseases using Convolutional Neural Networks
提出轻量CNN实现马铃薯早疫病与晚疫病三分类，并在埃塞俄比亚田间验证。
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)·9月30日 · 周三75 分 论文薯类与杂粮农业人工智能与决策模型2 个信源同时报道 阅读 3
Lightweight Edge-AI Model for Real-Time Sorghum Disease Detection on Resource-Constrained Mobile Devices
开发轻量级边缘AI模型，在资源受限移动设备上实时检测高粱病害。
Raspberry Pi Lightweight Deep Learning Models Deployed for Corn Growth Stage Classification Using PhenoCam Images
用PhenoCam图像训练轻量深度学习模型，在树莓派上实时分类玉米8个生长阶段。
End-edge-cloud collaborative group phenotype recognition and diagnosis for rice seedling in vertical rice seedling cultivation
提出端边云协同的水稻秧苗群体表型识别与诊断方法，用于垂直育秧场景。
Bangladesh AI Model AgroVisNet Spots Crop Blight on Phones(轻量级 99.52% 准确率 0.46 MB 量化部署)
提出轻量网络AgroVisNet与BD-PlantDX数据集，实现手机端作物病害高精度识别。
ArXiv 2609.10469 AgroVisNet:轻量化卷积网络及萝卜-马铃薯-葫芦病害诊断基准
提出轻量卷积网络AgroVisNet及萝卜、马铃薯、葫芦病害诊断基准BD-PlantDX。