軽量残差グラフ拡張トランスフォーマーを用いたキャッサバ葉病害のスペクトル方向特徴量による認識
T Satheesh1, M S Geetha Devasena2
1Department of Artificial Intelligence and Data Science, Dr.N.G.P. Institute of Technology, Coimbatore, 641048, India. cse.satheesh@gmail.com.
Scientific reports
|December 30, 2025
まとめ
新しいモデルLite-RGA-GTNetは、高度なAIを使用してキャッサバ葉の病気を正確に検出します。この技術は、リアルタイムでの作物の収量と病害管理を改善することにより、持続可能な農業を支援します。

