云南农业大学2024级在读硕士生以第一作者身份在一区Top期刊（IF=9.3）上发 ...

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近日，云南农业大学钱晔教授团队合作在《Computers and Electronics in Agriculture》期刊上发表题为“DC-Former: A lightwEIght asymmetric hybrid network for real-time plant disease identification in resource-constrained field environments”的研究成果。大数据学院2024级在读硕士生田鹏为第一作者，大数据学院钱晔教授、李彤教授及昆明学院孙吉红副研究员为共同通讯作者。
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资源受限的田间边缘设备诊断植物病害面临背景噪声干扰、模型效率与精度难以平衡等难题。本研究提出非对称混合网络DC-Former，通过截断重构策略及特色模块设计，实现病害特征精准提取与噪声抑制，适配无人机、手持终端等边缘设备部署。
8 z, k# x; o& C. ?) E; Z实验表明，该模型在复杂背景与大规模细粒度两类数据集上均表现优异，显著降低了边缘设备内存占用，有效平衡了识别精度与运行效率，为田间植物病害实时诊断提供了高效可行的技术支撑。