Un algoritmo ligero para reconocer enfermedades de hojas de pera en escenas naturales basado en un modelo de aprendizaje profundo YOLOv5 mejorado
Autores: Li, Jianian; Liu, Zhengquan; Wang, Dejin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un algoritmo ligero para reconocer enfermedades de hojas de pera en escenas naturales basado en un modelo de aprendizaje profundo YOLOv5 mejorado
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Detección de enfermedades en perales con el modelo CCG-YOLOv5n
Enfermedades foliares
Modelo ligero
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 46
Citaciones: Sin citaciones
La detección precisa de enfermedades es crucial para el tratamiento efectivo de los árboles de pera y para mejorar su rendimiento y calidad de fruta.
Descripción
La detección precisa de enfermedades es crucial para el tratamiento efectivo de los árboles de pera y para mejorar su rendimiento y calidad de fruta.