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通过GAT-GCN混合模型增强叶片病害分类
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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
本研究提出了一种结合图注意网络和图卷积网络的混合模型，旨在快速识别农业作物病害。该模型在苹果、土豆和甘蔗叶病分类中实现了0.9822的高准确率，具有可持续农业的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种结合图注意网络（GAT）和图卷积网络（GCN）的混合模型。
- 该模型旨在快速识别农业作物病害，提高叶片病害分类的准确性。
- 通过引入超像素分割和边缘增强技术，该模型在分类中实现了0.9822的高准确率。
- 该研究展示了模型在可持续农业实践中的潜在应用价值。
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