Métodos basados en aprendizaje profundo para la detección de enfermedades de arroz de múltiples clases utilizando imágenes de plantas
Autores: Li, Yuhai; Chen, Xiaoyan; Yin, Lina; Hu, Yue
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Métodos basados en aprendizaje profundo para la detección de enfermedades de arroz de múltiples clases utilizando imágenes de plantas
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Diagnóstico de enfermedades del arroz
Algoritmos de detección
Conjunto de datos multiclase
DenseNet
RegNet
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
El diagnóstico rápido y preciso de enfermedades del arroz puede prevenir brotes a gran escala y reducir el uso excesivo de pesticidas, garantizando así el rendimiento y la calidad del arroz.
Descripción
El diagnóstico rápido y preciso de enfermedades del arroz puede prevenir brotes a gran escala y reducir el uso excesivo de pesticidas, garantizando así el rendimiento y la calidad del arroz.