近日,云南農業大學錢曄教授團隊合作在《Computers and Electronics in Agriculture》期刊上發表題為“DC-Former: A lightweight asymmetric hybrid network for real-time plant disease identification in resource-constrained field environments”的研究成果。大數據學院2024級在讀碩士生田鵬為第一作者,大數據學院錢曄教授、李彤教授及昆明學院孫吉紅副研究員為共同通訊作者。
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資源受限的田間邊緣設備診斷植物病害面臨背景噪聲干擾、模型效率與精度難以平衡等難題。本研究提出非對稱混合網絡DC-Former,通過截斷重構策略及特色模塊設計,實現病害特征精準提取與噪聲抑制,適配無人機、手持終端等邊緣設備部署。
實驗表明,該模型在復雜背景與大規模細粒度兩類數據集上均表現優異,顯著降低了邊緣設備內存占用,有效平衡了識別精度與運行效率,為田間植物病害實時診斷提供了高效可行的技術支撐。
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