Yolov7-GCA: un modelo ligero y de alto rendimiento para la detección de enfermedades en pimientos
Autores: Yue, Xuejun; Li, Haifeng; Song, Qingkui; Zeng, Fanguo; Zheng, Jianyu; Ding, Ziyu; Kang, Gaobi; Cai, Yulin; Lin, Yongda; Xu, Xiaowan; Yu, Chaoran
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Yolov7-GCA: un modelo ligero y de alto rendimiento para la detección de enfermedades en pimientos
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Modelos de detección de enfermedades
Aprendizaje profundo
Enfermedades del pimiento
Modelo YOLOv7-GCA
GhostNetV2
CBAM
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 26
Citaciones: Sin citaciones
Los modelos existentes de detección de enfermedades para el monitoreo y prevención basados en aprendizaje profundo de enfermedades del pimiento enfrentan desafíos para identificar y prevenir con precisión enfermedades debido a la oclusión entre cultivos y diversos fondos complejos.
Descripción
Los modelos existentes de detección de enfermedades para el monitoreo y prevención basados en aprendizaje profundo de enfermedades del pimiento enfrentan desafíos para identificar y prevenir con precisión enfermedades debido a la oclusión entre cultivos y diversos fondos complejos.