Detección en tiempo real de enfermedades de hojas de manzana en escenas naturales basada en YOLOv5
Autores: Li, Huishan; Shi, Lei; Fang, Siwen; Yin, Fei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Detección en tiempo real de enfermedades de hojas de manzana en escenas naturales basada en YOLOv5
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Método propuesto
Enfermedades de las hojas de manzana
Modelo BTC-YOLOv5s
Fusión de características a múltiples escalas
Precisión de detección
MAP
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
Apuntando al problema de localizar e identificar con precisión enfermedades en hojas de manzana de diferentes formas y a diferentes escalas en escenas naturales, este estudio propuso un método de detección de enfermedades en hojas de manzana basado en un modelo YOLOv5s mejorado.
Descripción
Apuntando al problema de localizar e identificar con precisión enfermedades en hojas de manzana de diferentes formas y a diferentes escalas en escenas naturales, este estudio propuso un método de detección de enfermedades en hojas de manzana basado en un modelo YOLOv5s mejorado.