该图梳理了六篇植物病害相关论文，以“从监督设计到部署能力”为线索，拆解了各模型在训练中真正改变的环节，并明确不构成跨数据集性能排名。表中列出了SCOLD（作物/病名关系软目标）、专家描述适配（类别级对比与CLIP LoRA）、双端协同LoRA（视觉与语言端同时低秩适配）、大豆渐进微调（辅助ViT调参迁移与分阶段微调）、SOLAR（问题条件路由视觉专家）及MTL-AWL（训练时随机遮蔽文本，部署仅需图像）。下方提炼出四个比较维度：一、监督关系（怎样定义相似与匹配，如SCOLD/专家描述适配）；二、梯度路径（哪些模块接受训练反馈，如双端协同LoRA）；三、训练组织（配置、样本与专家如何调度，如大豆渐进微调/SOLAR）；四、部署需求（训练依赖能否在部署时移除，如MTL-AWL）。底部强调：方法贡献要落实到监督、梯度、数据或目标函数；LoRA、对比学习等本身均有通用基础，并非原创。该图逻辑严密，是一份极具价值的科研方法定位指南。