Explainability-guided transformer-based anomaly screening in agave crops

方法

基于Transformer架构，结合可解释性引导机制进行作物异常检测。

发现

可解释性引导能提升Transformer对龙舌兰作物异常的筛查效果。

机会点

可将该可解释Transformer框架迁移到其他经济作物病害早期筛查与田间表型监测。

基于可解释性引导的Transformer模型在龙舌兰作物异常筛查中的应用。《计算机与电子农业》