ИИ и сложнейшие проблемы мира · Науки о жизни · Nature (computational biology) · 2026-10-26
Гибридная локально-глобальная архитектура vision transformer для надёжного обнаружения болезней растений в точном земледелии
Оригинальное название: Hybrid local–global vision transformer framework for robust plant disease detection in precision agriculture
Точная диагностика болезней растений важна для продовольственной безопасности, однако у CNN ограниченные рецептивные поля, а визуальные трансформеры часто теряют тонкую локальную текстуру. Авторы представляют ViT-LGFNet, сочетающую локальный CNN-блок на входе, энкодер-трансформер и модуль слияния на основе кросс-внимания. На датасете PlantVillage модель достигла средней валидационной точности 95,15% ± 0,74 по запускам, а лучший результат составил 96,28%.