Segmentación de la enfermedad del añublo del arroz en tiempo real basado en DFFANet
Usuario Sábado, 24 de Septiembre de 2022 Artículos Científicos

Se propone un método de segmentación de la enfermedad del añublo del arroz en tiempo real basado en un mecanismo de atención y fusión de características: Deep Feature Fusion and Attention Network (abreviado como DFFANet), para evaluar la gravedad de esta enfermedad.
- Más información en: mdpi.com
Noticias similares
-
Primer reporte de Didymella heterodera que causa la pudrición basal del tallo de tabaco en China
Se observaron plantas de tabaco con hojas cloróticas y manchas color café negruzco en la base del...
-
Primer reporte de Thrips parvispinus en Costa Rica
Se recolectaron trips de mayo a octubre de 2024 en cultivos comerciales de Capsicum annuum, Citrus...
-
Presencia generalizada del Potato virus Y en la principal región productora de papa de Paraguay
Se evaluó la presencia de Potato virus Y (PVY) en campos de papa en el Departamento de Paraguarí,...