Investigación sobre la detección de regiones de hojas infectadas por plagas en polígonos basada en YOLOv8
Autores: Zhu, Ruixue; Hao, Fengqi; Ma, Dexin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Investigación sobre la detección de regiones de hojas infectadas por plagas en polígonos basada en YOLOv8
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Detección de objetos
Aprendizaje profundo
Regiones infectadas por plagas en cultivos
Conjunto de datos de anotación de polígonos
Poly-YOLOv8
Algoritmo de cálculo de pérdida
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
La detección de objetos en el aprendizaje profundo proporciona una solución viable para detectar regiones infectadas por plagas en los cultivos. Sin embargo, los métodos de detección de objetos basados en rectángulos existentes son insuficientes para detectar con precisión la forma de las regiones infectadas por plagas. Además, el método basado en segmentación de instancias tiene una capacidad débil para detectar las regiones infectadas por plagas en el borde de las hojas, lo que resulta en resultados de detección insatisfactorios.
Descripción
La detección de objetos en el aprendizaje profundo proporciona una solución viable para detectar regiones infectadas por plagas en los cultivos. Sin embargo, los métodos de detección de objetos basados en rectángulos existentes son insuficientes para detectar con precisión la forma de las regiones infectadas por plagas. Además, el método basado en segmentación de instancias tiene una capacidad débil para detectar las regiones infectadas por plagas en el borde de las hojas, lo que resulta en resultados de detección insatisfactorios.