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玉米是全球最重要的粮食作物之一。在整个生长周期内，玉米易受多种叶部病害侵扰，严重影响其产量与品质[1]。由于病害种类繁多，部分病害形态特征相似，人工识别存在效率低下、准确性不足等问题[2]。近年来，为实现病害的精准识别和智能监测，基于图像的作物病害识别研究逐渐兴起[3-4]，代表性模型包括AlexNet[5]、GoogleNet[6]、 ResNet[7] ）MobileNet[8]、Swin Transformer[9]等。（剩余8166字）
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基于WPM-YOLO11的玉米叶片病害检测方法
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