Detección de enfermedades e identificación de hojas de arroz basada en un mejorado transformador de detección
Autores: Yang, Hua; Deng, Xingquan; Shen, Hao; Lei, Qingfeng; Zhang, Shuxiang; Liu, Neng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Detección de enfermedades e identificación de hojas de arroz basada en un mejorado transformador de detección
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Técnicas de aprendizaje profundo
Aflicciones de plantas
Red Piramidal de Características de Composición de Nivel Superior Densa
Transformador de Detección
Metodología DHLC-DETR
Enfermedades del arroz
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
En los últimos años, el dominio del diagnóstico de afecciones de plantas ha dependido predominantemente de la utilización de técnicas de aprendizaje profundo para clasificar imágenes de especímenes enfermos; sin embargo, estos algoritmos de clasificación siguen siendo insuficientes para casos en los que una sola planta presenta múltiples dolencias.
Descripción
En los últimos años, el dominio del diagnóstico de afecciones de plantas ha dependido predominantemente de la utilización de técnicas de aprendizaje profundo para clasificar imágenes de especímenes enfermos; sin embargo, estos algoritmos de clasificación siguen siendo insuficientes para casos en los que una sola planta presenta múltiples dolencias.