Un método de segmentación de la enfermedad de la explosión del arroz en tiempo real y ligero basado en DFFANet
Autores: Feng, Changguang; Jiang, Minlan; Huang, Qi; Zeng, Lingguo; Zhang, Changjiang; Fan, Yulong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Un método de segmentación de la enfermedad de la explosión del arroz en tiempo real y ligero basado en DFFANet
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Evaluación
Gravedad de la enfermedad del arroz
Control de enfermedades
Fusión de características
Mecanismo de atención
DFFANet
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
La evaluación de la gravedad de las enfermedades del arroz es un indicador cuantitativo para un control preciso de las enfermedades, lo cual es de gran importancia para garantizar el rendimiento del arroz. En el pasado, generalmente se hacía de forma manual, y el juicio de la gravedad de la explosión del arroz puede ser subjetivo y consumir mucho tiempo. Para abordar los problemas anteriores, este documento propone un método de segmentación de enfermedades de explosión del arroz en tiempo real basado en una fusión de características y un mecanismo de atención: Red de Fusión de Características Profundas y Atención (abreviado como DFFANet).
Descripción
La evaluación de la gravedad de las enfermedades del arroz es un indicador cuantitativo para un control preciso de las enfermedades, lo cual es de gran importancia para garantizar el rendimiento del arroz. En el pasado, generalmente se hacía de forma manual, y el juicio de la gravedad de la explosión del arroz puede ser subjetivo y consumir mucho tiempo. Para abordar los problemas anteriores, este documento propone un método de segmentación de enfermedades de explosión del arroz en tiempo real basado en una fusión de características y un mecanismo de atención: Red de Fusión de Características Profundas y Atención (abreviado como DFFANet).