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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

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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


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.

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