Evaluando los efectos de la ampliación de datos en el reconocimiento de la mancha foliar de la caña de azúcar
Autores: Huang, Yiqi; Li, Ruqi; Wei, Xiaotong; Wang, Zhen; Ge, Tianbei; Qiao, Xi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Evaluando los efectos de la ampliación de datos en el reconocimiento de la mancha foliar de la caña de azúcar
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Investigación
Enfermedades de plantas
Aprendizaje profundo
Entorno complejo
Aumento de datos
MobileNetV3-Large
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
La clasificación utilizando MobileNetV3-large entrenado con el conjunto de datos original dio como resultado una precisión del 53,5%. Al eliminar el fondo y agregar imágenes sintéticas producidas por el DCGAN, la precisión aumentó al 99%.
Descripción
La clasificación utilizando MobileNetV3-large entrenado con el conjunto de datos original dio como resultado una precisión del 53,5%. Al eliminar el fondo y agregar imágenes sintéticas producidas por el DCGAN, la precisión aumentó al 99%.