Segmentación semántica de imágenes de la enfermedad de manchas en hojas de maíz basada en U-Net integrada con la estructura RFB y el mecanismo de atención dual
Autores: Mu, Ye; Li, Ke; Sun, Yu; Bao, Yu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Segmentación semántica de imágenes de la enfermedad de manchas en hojas de maíz basada en U-Net integrada con la estructura RFB y el mecanismo de atención dual
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Hongo
Método de segmentación
Modelo de red U-Net
Módulo de atención
Extracción de características
MIoU
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
La propuesta NCLB-Net ha mejorado significativamente los índices de MIoU y PA, alcanzando el 92.43% y 94.71%, respectivamente. Comparado con los métodos tradicionales, U-Net, SETR, DAnet, OCnet, PSPNet, etc., el MIoU se mejora en un 20.81%, 16.10%, 9.79%, 5.27% y 11.06%, y el PA se mejora en un 11.49%, 8.18%, 9.54%, 13.11% y 6.26%, respectivamente.
Descripción
La propuesta NCLB-Net ha mejorado significativamente los índices de MIoU y PA, alcanzando el 92.43% y 94.71%, respectivamente. Comparado con los métodos tradicionales, U-Net, SETR, DAnet, OCnet, PSPNet, etc., el MIoU se mejora en un 20.81%, 16.10%, 9.79%, 5.27% y 11.06%, y el PA se mejora en un 11.49%, 8.18%, 9.54%, 13.11% y 6.26%, respectivamente.