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 Colletotrichum chrysophilum y C. siamense en frijol caupí en Nigeria
De hojas de frijol caupí con necrosis se obtuvieron aislados que se caracterizaron empleando...
-
Primer registro de Liriomyza blechi (Diptera: Agromyzidae) causando daño en maíz
Investigadores reportan al minador Liriomyza blechi en hojas de maíz en el Estado de Goiás,...
-
Primer reporte de escoba de bruja de la yuca y Ceratobasidium theobromae
Se observaron síntomas de enanismo, brotes débiles con pecíolos cortos y necrosis vascular en...