Un método para segmentar lesiones de enfermedades en hojas de maíz en tiempo real utilizando Attention YOLACT++
Autores: Huang, Mingfeng; Xu, Guoqin; Li, Junyu; Huang, Jianping
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Un método para segmentar lesiones de enfermedades en hojas de maíz en tiempo real utilizando Attention YOLACT++
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Enfermedad
Maíz
Segmentación
Método
Lesiones
Precisión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
La propuesta de método mejoró la precisión de la segmentación de lesiones en hojas de maíz en un 98,71%, un índice de evaluación integral del 98,36% y una intersección media sobre la unión del 84,91%.
Descripción
La propuesta de método mejoró la precisión de la segmentación de lesiones en hojas de maíz en un 98,71%, un índice de evaluación integral del 98,36% y una intersección media sobre la unión del 84,91%.