Método para clasificar enfermedades de hojas de manzana basado en doble atención y extracción de características a múltiples escalas
Autores: Ding, Jie; Zhang, Cheng; Cheng, Xi; Yue, Yi; Fan, Guohua; Wu, Yunzhi; Zhang, Youhua
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Método para clasificar enfermedades de hojas de manzana basado en doble atención y extracción de características a múltiples escalas
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Conjuntos de datos de imágenes
Huertos
Enfermedades de las hojas de manzana
RFCA ResNet
Mecanismo de atención dual
Extracción de características a múltiples escalas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Los conjuntos de datos de imágenes adquiridas en huertos suelen estar caracterizados por fondos intrincados y una distribución desequilibrada de las categorías de enfermedades, lo que resulta en resultados de reconocimiento subóptimos al intentar identificar enfermedades de las hojas de manzana. En este sentido, proponemos un novedoso modelo de reconocimiento de enfermedades de hojas de manzana, llamado RFCA ResNet, equipado con un mecanismo de atención dual y capacidad de extracción de características a múltiples escalas, para abordar de manera más efectiva estos problemas.
Descripción
Los conjuntos de datos de imágenes adquiridas en huertos suelen estar caracterizados por fondos intrincados y una distribución desequilibrada de las categorías de enfermedades, lo que resulta en resultados de reconocimiento subóptimos al intentar identificar enfermedades de las hojas de manzana. En este sentido, proponemos un novedoso modelo de reconocimiento de enfermedades de hojas de manzana, llamado RFCA ResNet, equipado con un mecanismo de atención dual y capacidad de extracción de características a múltiples escalas, para abordar de manera más efectiva estos problemas.