CRDS-Unet: channel-reversed depthwise separable U-net for efficient tomato leaf disease segmentation
提出通道反转+深度可分离卷积的轻量U-Net，用于番茄叶片病害分割。
关注点
通道反转加深可分离卷积将参数量从3106万降至96万，Dice由0.90降至0.79，延长训练可回升至0.85，适用于算力受限场景但需更多训练。
阅读 0
RGB Image-Based Lightweight Eggplant Fruit Disease Recognition via Frequency Spatial Collaborative Downsampling and Dynamic Attention
提出轻量网络E-GhostNetV3，实现田间茄子果实病害识别。
阅读 0
A Resource-Efficient Hybrid CNN-LSTM Network for Image-Based Bean Leaf Disease Classification
提出轻量级CNN-LSTM混合网络，用于豆叶病害分类，兼顾高精度与低资源占用。
阅读 3