本综述系统阐述了Transformer架构（ViT、Swin、DeiT、T2T-ViT）在棉花叶片病害图像分类中的应用。研究通过分层K折交叉验证（K=1-5）与数据增强策略，在四类病害（曲叶病毒、细菌性疫病、枯萎病、健康叶片）数据集上实现了99.99%的峰值准确率，凸显了自注意力机制在捕获叶片全局病理特征方面的优势，为农业精准病害监测提供了创新解决方案。
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