本研究利用深度卷积神经网络和大量植物叶片图像数据，提出了新模型GSMo-CNN，旨在实现植物疾病的早期检测与分类。该模型显示出优越的分类性能，并通过引入多模态数据集提高识别准确性，为农业提供了有效的植物疾病管理工具。

本文探讨计算机视觉在植物疾病早期检测中的应用，介绍了包含2598个样本的PlantDoc数据集，分类精度提高31%。研究提出了一种结合对比学习和遮挡图像建模的网络架构，显著提升了植物害虫和疾病识别的准确性。未来方向包括创建挑战性数据集和在实际应用中部署深度学习。

农民在农产品生产中面临昆虫害虫的挑战。研究提出了基于深度学习的多种方法，如IP102数据集的迁移学习和自定义架构，以提高植物疾病和害虫的识别准确性。通过构建大规模数据集和优化模型，研究实现了高达99%的准确率，为农业提供了有效的害虫管理工具，增强了食品安全。