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首页> The plant pathology journal> Detection of Soil-Borne Pathogens Using Fine-Tuned Deep Learning Models: A Case Study on the Soybean Cyst Nematode (Heterodera glycines Ichinohe).

Detection of Soil-Borne Pathogens Using Fine-Tuned Deep Learning Models: A Case Study on the Soybean Cyst Nematode (Heterodera glycines Ichinohe).

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第一作者： Yu-Hyeon,Park
第一单位： Department of Plant Bioscience, Pusan National University, Miryang 50463, Korea.
作者： Yu-Hyeon,Park [1] ; Sohee,Park [2] ; Yeong-Jun,Lee [1] ; Ye-Jin,Hong [1] ; Hyoung-Rai,Ko [2] ; Insoo,Choi [3] ; Kyung Do,Kim [4] ; Tae-Hwan,Jun [3]
作者单位： Department of Plant Bioscience, Pusan National University, Miryang 50463, Korea. [1] Crop Protection Division, National Institute of Agricultural Sciences, Rural Development Administration, Wanju 55365, Korea. [2] Department of Plant Bioscience, Pusan National University, Miryang 50463, Korea.;Life and Industry Convergence Research Institute, Pusan National University, Miryang 50463, Korea. [3] Department of Integrative Biological Sciences and Industry, Sejong University, Seoul 05006, Korea.;Institute for Advanced Plant Breeding and Phytochemicals (IAPBP), Sejong University, Seoul 05006, Korea. [4]
关键词 CNNGlycine maxplant pathogensplantparasitic nematodespython algorithms
DOI 10.5423/PPJ.OA.10.2025.0146
PMID 41656719
发布时间 2026-02-12
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The plant pathology journal

The plant pathology journal

2026年42卷1期

69-80页

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