Un estudio comparativo de modelos de segmentación semántica para la identificación de uvas con diferentes variedades
Autores: Peng, Yun; Wang, Aichen; Liu, Jizhan; Faheem, Muhammad
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Un estudio comparativo de modelos de segmentación semántica para la identificación de uvas con diferentes variedades
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Segmentación de frutas
Agricultura de precisión
Redes de segmentación semántica
Mejora de imágenes
Rendimiento de segmentación
Distancia entre racimos de uvas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
La segmentación precisa de frutas en imágenes es el requisito previo y paso clave para la agricultura de precisión. En este artículo, con el objetivo de segmentar racimos de uvas con diferentes variedades, se estudiaron 3 redes de segmentación semántica de última generación, es decir, Fully Convolutional Network (FCN), U-Net y DeepLabv3+, aplicadas en seis conjuntos de datos diferentes.
Descripción
La segmentación precisa de frutas en imágenes es el requisito previo y paso clave para la agricultura de precisión. En este artículo, con el objetivo de segmentar racimos de uvas con diferentes variedades, se estudiaron 3 redes de segmentación semántica de última generación, es decir, Fully Convolutional Network (FCN), U-Net y DeepLabv3+, aplicadas en seis conjuntos de datos diferentes.