A Knowledge-Guided Multi-Task Framework for Robust and Interpretable Rice Disease Diagnosis in Open-Field Scenarios
Este artículo propone MTRNet, un marco de trabajo multitarea guiado por conocimiento que integra atributos fitopatológicos expertos y un Sistema de Inferencia en Cascada no paramétrico para lograr un diagnóstico de enfermedades del arroz de alta precisión, interpretable y robusto en entornos complejos de campo abierto.