Mejora de la detección de rotura de semillas de algodón basada en YOLOv5s
Autores: Liu, Yuanjie; Lv, Zunchao; Hu, Yingyue; Dai, Fei; Zhang, Hongzhou
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Mejora de la detección de rotura de semillas de algodón basada en YOLOv5s
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Redes neuronales convolucionales
Pruebas no destructivas
Productos agrícolas
YOLOv5s
Ligero
Detección de daños en semillas de algodón.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
Las redes neuronales convolucionales han sido ampliamente utilizadas en pruebas no destructivas de productos agrícolas. Apuntando a los problemas de detección faltante, detección falsa y detección lenta, se propone un método mejorado y ligero de detección de daños en semillas de algodón basado en YOLOv5s.
Descripción
Las redes neuronales convolucionales han sido ampliamente utilizadas en pruebas no destructivas de productos agrícolas. Apuntando a los problemas de detección faltante, detección falsa y detección lenta, se propone un método mejorado y ligero de detección de daños en semillas de algodón basado en YOLOv5s.