Método de clasificación de grado de núcleo de manzana basado en ConvNeXt y espectroscopía visible/infrarroja cercana
Autores: Zhao, Chunlin; Yin, Zhipeng; Tan, Yushuo; Zhang, Wenbin; Guo, Panpan; Ma, Yaxing; Wu, Haijian; Hu, Ding; Lu, Quan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Método de clasificación de grado de núcleo de manzana basado en ConvNeXt y espectroscopía visible/infrarroja cercana
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Cuantificación de la gravedad de la watercore de manzana
Red neuronal convolucional profunda
Cuantificación de watercore
Algoritmos BiSeNet
RIFE
Campo de Suma Angular de Gramian
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 39
Citaciones: Sin citaciones
Para abordar los problemas de falta de rigor en los métodos existentes para cuantificar la gravedad de la watercore en manzanas y la complejidad y baja precisión de los modelos de clasificación tradicionales, este estudio propone un método para la cuantificación de la watercore y un modelo de clasificación basado en una red neuronal convolucional profunda.
Descripción
Para abordar los problemas de falta de rigor en los métodos existentes para cuantificar la gravedad de la watercore en manzanas y la complejidad y baja precisión de los modelos de clasificación tradicionales, este estudio propone un método para la cuantificación de la watercore y un modelo de clasificación basado en una red neuronal convolucional profunda.