Un sistema de evaluación en tiempo real del nivel de riesgo de marchitez verticilosa de algodón ligero basado en un modelo YOLOv10n mejorado
Autores: Liao, Juan; He, Xinying; Liang, Yexiong; Wang, Hui; Zeng, Haoqiu; Luo, Xiwen; Li, Xiaomin; Zhang, Lei; Xing, He; Zang, Ying
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Un sistema de evaluación en tiempo real del nivel de riesgo de marchitez verticilosa de algodón ligero basado en un modelo YOLOv10n mejorado
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Modelos de aprendizaje profundo
Segmentación de follaje
YOLO-VW
Evaluación del nivel de peligro CVW
GhostConv
Módulo STC
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
Comparado con los métodos manuales tradicionales para evaluar el nivel de riesgo de marchitez verticilosa del algodón (CVW), el uso de modelos de aprendizaje profundo para la segmentación de follaje puede mejorar significativamente la precisión de la evaluación.
Descripción
Comparado con los métodos manuales tradicionales para evaluar el nivel de riesgo de marchitez verticilosa del algodón (CVW), el uso de modelos de aprendizaje profundo para la segmentación de follaje puede mejorar significativamente la precisión de la evaluación.