AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · जीव विज्ञान · Nature (computational biology) · 2026-10-26

सटीक कृषि में मज़बूत पादप रोग पहचान के लिए हाइब्रिड स्थानीय–वैश्विक विज़न ट्रांसफ़ॉर्मर फ्रेमवर्क

मूल शीर्षक: Hybrid local–global vision transformer framework for robust plant disease detection in precision agriculture

खाद्य सुरक्षा के लिए पौधों की बीमारियों की सटीक पहचान महत्वपूर्ण है, लेकिन CNN के ग्रहण क्षेत्र (receptive field) सीमित होते हैं और विज़न ट्रांसफ़ॉर्मर अक्सर बारीक स्थानीय बनावट खो देते हैं। लेखक ViT-LGFNet प्रस्तुत करते हैं, जो एक स्थानीय CNN स्टेम, एक ट्रांसफ़ॉर्मर एन्कोडर और एक क्रॉस-अटेंशन फ़्यूज़न मॉड्यूल को जोड़ता है। PlantVillage डेटासेट पर इसने विभिन्न रनों में औसत वैलिडेशन सटीकता 95.15% ± 0.74 हासिल की, जिसमें सर्वश्रेष्ठ परिणाम 96.28% रहा।

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