logo móvil
Contáctanos

Semi-autoetiquetado para adaptación de dominio: desarrollo de modelos de aprendizaje profundo con datos anotados limitados para la segmentación de cabezas de trigo

Autores: Ghanbari, Alireza; Shirdel, Gholam Hassan; Maleki, Farhad

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

Descargar PDF

Acceso abierto

Artículo científico
2024

Semi-autoetiquetado para adaptación de dominio: desarrollo de modelos de aprendizaje profundo con datos anotados limitados para la segmentación de cabezas de trigo


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Software

Palabras clave

Agricultura de precisión
Aprendizaje profundo
Impactos ambientales
Conjuntos de datos anotados
Redes neuronales convolucionales
Adaptación de dominio

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 25

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La agricultura de precisión implica la aplicación de tecnologías avanzadas para mejorar la productividad, eficiencia y rentabilidad agrícola mientras se minimiza el desperdicio y los impactos ambientales.

Otros recursos que podrían interesarte

Temas Virtualpro