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PD-TR: End-to-end plant diseases detection using a transformer
曹继培, 王瀚祥, 厉彦芬, 等
发表于
Computers and Electronics in Agriculture
224, 109123 (2024)
中科院一区TOP期刊,影响因子8.9
PDF
DOI
引用
本文提出了一种基于Transformer的端到端植物病害检测方法,通过全局注意力机制有效捕获病害特征,在多个公开数据集上达到SOTA性能。
Residual-like Multi-Kernel Block and Dynamic Attention for Deep Neural Networks
王瀚祥, 曹继培, 马梦瑶, 等
发表于
Engineering Applications of Artificial Intelligence
148, 110456 (2025)
中科院一区TOP期刊,CCF-C,影响因子8.0
PDF
DOI
引用
提出了一种类残差多核模块和动态注意力机制,有效提升了深度神经网络的特征表达能力,在ImageNet分类任务上取得明显提升。
Drone-Based High-Precision Object Detection in Remote Sensing with Attention-Guided Feature Fusion
王乃奔, 王瀚祥, 厉彦芬, 等
发表于
Tsinghua Science and Technology
31(2), 1263-1281 (2026)
中科院一区TOP期刊
PDF
DOI
引用
针对无人机遥感图像目标检测问题,提出注意力引导的特征融合网络,在DOTA数据集上取得领先性能。
Lightweight attention-guided network for real-time rice disease detection
马梦瑶, 王瀚祥, 曹继培, 等
发表于
Frontiers in Plant Science
15, 1428956 (2024)
中科院二区,影响因子5.6
PDF
DOI
引用
设计轻量级注意力网络,在移动端实时检测水稻病害,平衡了精度与速度。
Pixel-level tunnel crack segmentation using a weakly supervised annotation approach
王瀚祥, 等
发表于
Computers in Industry
133, 103545 (2021)
中科院一区TOP期刊,影响因子9.1
PDF
DOI
引用
提出弱监督标注方法实现隧道裂缝像素级分割,大幅降低人工标注成本。
Transformer-based detection of abnormal rice growth using drone-based multispectral imaging
曹继培, 王瀚祥(通讯), 等
发表于
Computers and Electronics in Agriculture
239, 111055 (2025)
中科院一区TOP期刊
PDF
DOI
引用
利用无人机多光谱影像和Transformer模型检测水稻异常生长,为智慧农业提供新方案。
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