Ced-net: segmentación de cultivos y malezas para agricultura inteligente utilizando una pequeña arquitectura codificador-decodificador en cascada
Autores: Khan, Abbas; Ilyas, Talha; Umraiz, Muhammad; Mannan, Zubaer Ibna; Kim, Hyongsuk
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Ced-net: segmentación de cultivos y malezas para agricultura inteligente utilizando una pequeña arquitectura codificador-decodificador en cascada
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Redes neuronales convolucionales
Aprendizaje profundo
Agricultura inteligente
Segmentación semántica
CED-Net
Malezas
Cultivos
Conjuntos de datos
Evaluación
Rendimiento
Parámetros
Tiempo de entrenamiento
Estado del arte.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Las redes neuronales convolucionales (CNN) han logrado un rendimiento de vanguardia en numerosos aspectos de la vida humana y el sector agrícola no es una excepción.
Descripción
Las redes neuronales convolucionales (CNN) han logrado un rendimiento de vanguardia en numerosos aspectos de la vida humana y el sector agrícola no es una excepción.