[预印本] 基于YOLO计算机视觉的越南番荔枝果实主要病害检测（Computer Vision by YOLOs for Detection of Major Diseases in Vietnamese Custard Apple Using Fruit Imagery）
在越南农业数字化转型背景下，本研究采用YOLO系列目标检测模型，从番荔枝果实图像中识别主要病害，旨在实现更早的病害干预与更高产量，展示了计算机视觉在特色作物病虫害监测中的可行应用。
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Leakage-aware, calibrated, and explainable deep learning for robust almond disease classification
提出防泄漏、校准且可解释的深度学习框架，用于稳健的杏仁病害分类。
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Precision Diagnosis of Apple Leaf Diseases Across Infection Stages via Web-Based Analysis
提出基于YOLOv8-MHSA与SAM的网页系统，实现苹果叶片病害多感染阶段实时检测与分级。
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Deep convolutional neural network-based automated identification and classification of mungbean foliar diseases
评估五种深度卷积神经网络在自然田间条件下对绿豆叶部病害的识别性能。
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