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 Candidatus Phytoplasma australasia (16SrII- subgrupo D) asociado con virescencia de Chía en India
Plantas de Chia presentaron síntomas de virescencia. El análisis nBLAST reveló 100 por ciento de...
-
Primer informe de Neodeightonia phoenicum causando quemaduras negras y pudrición de palmeras datileras en Arizona
Palmas datileras en el área de Phoenix presentaron manchas cafés que adquirieron una apariencia...
-
Efectos de plantas hospedantes en la supervivencia y desarrollo ninfal de la mosca linterna manchada
Investigaron el uso el uso potencial de diversas plantas hospedante clave de Lycorma delicatula:...