Transformer ayuda a CNN a ver mejor: un modelo híbrido ligero de identificación de enfermedades de manzana basado en transformers
Autores: Li, Xiaopeng; Li, Shuqin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Transformer ayuda a CNN a ver mejor: un modelo híbrido ligero de identificación de enfermedades de manzana basado en transformers
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Imágenes de enfermedades de cultivos
Modelos de identificación de enfermedades de manzanas
Vision Transformer
ConvViT
Estructuras convolucionales
Estructuras de Transformer
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
Los fondos complejos de las imágenes de enfermedades de cultivos y el pequeño contraste entre el área de la enfermedad y el fondo pueden causar fácilmente confusión, lo que afecta seriamente la robustez y precisión de los modelos de identificación de enfermedades en manzanas.
Descripción
Los fondos complejos de las imágenes de enfermedades de cultivos y el pequeño contraste entre el área de la enfermedad y el fondo pueden causar fácilmente confusión, lo que afecta seriamente la robustez y precisión de los modelos de identificación de enfermedades en manzanas.