ResViT-Rice: un modelo de aprendizaje profundo que combina módulos residuales y codificador Transformer para una detección precisa de enfermedades del arroz
Autores: Zhang, Yujia; Zhong, Luteng; Ding, Yu; Yu, Hongfeng; Zhai, Zhaoyu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
ResViT-Rice: un modelo de aprendizaje profundo que combina módulos residuales y codificador Transformer para una detección precisa de enfermedades del arroz
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Arroz
Enfermedades
ResViT-Rice
Modelo de detección
CNN
Transformador
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 39
Citaciones: Sin citaciones
El arroz es un alimento básico para más de la mitad de la población mundial, pero enfrenta pérdidas significativas de rendimiento: hasta un 52% debido a la enfermedad de la explosión de la hoja y enfermedades de manchas marrones, respectivamente.
Descripción
El arroz es un alimento básico para más de la mitad de la población mundial, pero enfrenta pérdidas significativas de rendimiento: hasta un 52% debido a la enfermedad de la explosión de la hoja y enfermedades de manchas marrones, respectivamente.