使用基于注意力的卷积神经网络推进植物病害分类：数据集内与跨数据集训练

为什么识别病叶很重要

像玉米和马铃薯这样的粮食作物养活着数以亿计的人口，然而叶片病害常常在农民注意到明显损伤之前就悄然侵蚀产量。如今，智能手机和廉价相机使采集作物图片变得容易，但要将这些图像转化为可靠的早期预警仍然困难。本文研究了一种更聪明的图像识别系统，探讨它如何不仅能在整洁的实验室照片中检测植物病害，还能应对在光照和背景条件不断变化的田间拍摄的杂乱真实图像。

引用: Mahapatra, P., Panda, M., Dash, S.K. et al. Advancing plant disease classification using an attention-based CNN for intra-dataset and cross- dataset training. Sci Rep 16, 10925 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-45464-7

关键词: 植物病害检测, 深度学习, 注意力 CNN, 作物健康监测, 跨数据集泛化