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
-
Italia: Uso de datos hiperespectrales de las hojas para detectar tempranamente a la Flavescencia dorada
En un viñedo de uva roja afectado por la Flavescencia dorada (FD), se demostró que los datos...
-
Primer reporte de Meloidogyne enterolobii infectando tomate en Texas, Estados Unidos
Se observó que una planta de tomate (Solanum lycopersicum) comprada a un minorista, presentaba...
-
Primer reporte de Stemphylium lycopersici que causa manchas foliares en Kalanchoe blossfeldiana en los USA
Plantas de Kalanchoe blossfeldiana mostraron edemas y manchas necróticas en un invernadero en...