Detección de malezas mediante un modelo RCNN más rápido
Usuario Miércoles, 29 de Junio de 2022 Artículos Científicos
Presentan un análisis en profundidad de la red neuronal convolucional basada en regiones más rápidas (RCNN) con ResNet-101, con el objetivo de lograr una alta precisión promedio para la detección de ocho clases de malezas, utilizando un conjunto de datos de DeepWeed.
- Más información en: mdpi.com
Noticias similares
-
Primer reporte de Macrophomina pseudophaseolina que causa pudrición de cladodios en Opuntia stricta en Brasil
Se observaron cladodios de Opuntia stricta con síntomas de pudrición y necrosis. La incidencia se...
-
Ensayo (LAMP) para la detección específica de Groundnut ringspot virus y de Tomato spotted wilt virusSe presenta un ensayo de ampliificación isotérmica mediada por bucle (RT-LAMP) como una...
-
China: Primer reporte de Fusarium asiaticum que causa pudrición de raíz en tabaco
Se observaron plantas de tabaco que presentaban síntomas de pudrición de raíz por Fusarium. Los...


