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ViTaL：一种使用视觉变换器和线性投影进行叶片图像自动植物病害识别的先进框架
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过研究植物病理学的深度学习方法，提出了一种名为GSMo-CNN的新模型，并在三个基准数据集上进行了实验，结果表明其性能优于其他模型，达到了最先进的水平。
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关键要点
- 研究植物病理学的深度学习方法。
- 提出了一种名为GSMo-CNN的新模型。
- 在三个基准数据集上进行了大量实验。
- 实验结果显示InceptionV3是较好的骨干CNN选择。
- GSMo-CNN的性能优于AlexNet、VGG16、ResNet101、EfficientNet、MobileNet和自定义CNN。
- 单一模型的使用可以与或优于使用两个模型。
- GSMo-CNN在三个基准数据集上达到了最先进的性能。
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