Enhanced Transformer Framework for Multi-label Fine-grained Apple Leaf Disease Diagnosis
Rattachement africain : cn, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract. Apple leaf diseases can seriously affect apple yield and quality. This study presents a transformer-based fine-grained multi-label framework for the efficient classification of apple leaf diseases. The traditional methods that rely on specialized personnel face inefficiencies in large orchards. The framework achieved notable F1 scores, such as 0.855 for alternaria and 0.903 for brown spot, while significantly reducing computational complexity compared to conventional techniques. This novel approach not only advances disease classification but also provides crucial technical support for phenotyping platforms, aiding precision drug delivery and disease-resistant cultivar selection in apple cultivation.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Enhanced Transformer Framework for Multi-label Fine-grained Apple Leaf Disease Diagnosis
- Date Crossref
- 01/01/2024
- Éditeur
- American Society of Agricultural and Biological Engineers
- Type
- proceedings-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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China Agricultural University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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St. Joseph Medical Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Biotechnology Institute pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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] College of Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Niles Road pays non établi dans la noticeInstitution
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University of Minnesota ] Department of Bioproducts and Biosystems Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
China Agricultural University, St. Joseph Medical Center et Biotechnology Institute, avec 3 autres affiliations.
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