An interpretable crop leaf disease and pest identification model based on prototypical part network and contrastive learning
5.5
来源：
Nature
关键字：
AI brain science
发布时间：
2025-11-05 07:36
摘要：
CPNet是一种新提出的可解释性作物叶片病虫害识别模型，基于原型部分网络和对比学习，旨在提高病虫害识别的准确性并提供决策依据。研究表明，CPNet在多个公开数据集上表现优异，能够有效识别作物病虫害，并通过可视化激活图帮助理解模型的决策过程。
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关键证据
CPNet模型在多个公开数据集上表现出色，提供了解释性。
通过对比学习，CPNet在识别作物病虫害方面取得了显著的准确性提升。
研究展示了CPNet的可解释性，帮助理解模型决策过程。
真实性检查
否
AI评分总结
CPNet是一种新提出的可解释性作物叶片病虫害识别模型，基于原型部分网络和对比学习，旨在提高病虫害识别的准确性并提供决策依据。研究表明，CPNet在多个公开数据集上表现优异，能够有效识别作物病虫害，并通过可视化激活图帮助理解模型的决策过程。