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Explainable Artificial Intelligence Enhances Deep Learning for Pumpkin Leaf Disease Detection: A Comparative Analysis of CNN Architectures
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于深度学习的南瓜叶病自动诊断方法，采用ResNet50模型，准确率达到90.5%。该方法提升了诊断效率和可靠性，有助于早期病害管理。
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关键要点
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本研究提出了一种基于深度学习的南瓜叶病自动诊断方法。
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采用ResNet50模型，准确率达到90.5%。
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该方法提升了诊断效率和可靠性。
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有助于早期病害管理。
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传统南瓜叶病诊断方法效率低下、易出错。
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研究结合可解释的人工智能方法，提升了模型的透明度和可靠性。
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ResNet50在南瓜叶病检测中表现最佳，具有巨大应用潜力。
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