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Yolov11-RDTNet: un modelo ligero para la identificación de plagas y enfermedades cítricas basado en un Yolov11n mejorado

Autores: Dai, Qiufang; Liang, Shiyao; Li, Zhen; Lyu, Shilei; Xue, Xiuyun; Song, Shuran; Huang, Ying; Zhang, Shaoyu; Fu, Jiaheng

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Yolov11-RDTNet: un modelo ligero para la identificación de plagas y enfermedades cítricas basado en un Yolov11n mejorado


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Agronomía y Ciencia de los Cultivos

Palabras clave

Plagas cítricas
Enfermedades
YOLOv11-RDTNet
Modelo ligero
Precisión de detección
Carga computacional

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Las plagas y enfermedades cítricas impactan severamente en el rendimiento y calidad de la fruta. Sin embargo, los modelos existentes de detección de objetos enfrentan limitaciones en fondos complejos, ocultación de objetivos y reconocimiento de objetivos pequeños, y tienen dificultades para ser desplegados eficientemente en dispositivos con recursos limitados.

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