Predicción de plántulas útiles de berenjena usando imágenes de múltiples vistas
Autores: Yuan, Xiangyang; Liu, Jingyan; Wang, Huanyue; Zhang, Yunfei; Tian, Ruitao; Fan, Xiaofei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Predicción de plántulas útiles de berenjena usando imágenes de múltiples vistas
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Métodos de aprendizaje profundo
Imágenes 2D
Nube de puntos 3D
Plántulas
Modelos de clasificación
Berenjena
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 26
Citaciones: Sin citaciones
Los métodos tradicionales de aprendizaje profundo que emplean imágenes 2D solo pueden clasificar plántulas sanas y no sanas; por consiguiente, este estudio propone un método para clasificar aún más las plántulas sanas en plántulas primarias y secundarias y finalmente diferenciar tres clases de plántulas a través de una nube de puntos 3D para la detección de trasplantes útiles de plántulas de berenjena.
Descripción
Los métodos tradicionales de aprendizaje profundo que emplean imágenes 2D solo pueden clasificar plántulas sanas y no sanas; por consiguiente, este estudio propone un método para clasificar aún más las plántulas sanas en plántulas primarias y secundarias y finalmente diferenciar tres clases de plántulas a través de una nube de puntos 3D para la detección de trasplantes útiles de plántulas de berenjena.