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首页> Frontiers in plant science> Real-time jute leaf disease classification using an explainable lightweight CNN via a supervised and semi-supervised self-training approach.

Real-time jute leaf disease classification using an explainable lightweight CNN via a supervised and semi-supervised self-training approach.

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第一作者： Meftahul,Jannat
第一单位： Department of Electronics and Telecommunication Engineering, Rajshahi University of Engineering and Technology, Rajshahi, Bangladesh.
作者： Meftahul,Jannat [1] ; Md Shahab,Uddin [2] ; Mohammad Asif,Hasan [1] ; Md Saimun,Alam [3] ; Avijit,Paul [1] ; Muhammad E H,Chowdhury [4] ; Julfikar,Haider [5]
作者单位： Department of Electronics and Telecommunication Engineering, Rajshahi University of Engineering and Technology, Rajshahi, Bangladesh. [1] Department of Computer Science, Maharishi International University, Fairfield, IA, United States. [2] Department of Electrical and Electronic Engineering, Chittagong University of Engineering and Technology, Chittagong, Bangladesh. [3] Department of Electrical Engineering, Qatar University, Doha, Qatar. [4] Department of Engineering, Manchester Metropolitan University, Manchester, United Kingdom. [5]
关键词 deep learninggrouped convolutionjute leaf diseaselightweight CNNsemi-supervised self-trainingsqueeze-and-excite
DOI 10.3389/fpls.2025.1647177
PMID 41210703
发布时间 2025-11-12
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Frontiers in plant science

Frontiers in plant science

2025年16卷

1647177页

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