MTDL-EPDCLD: sistema multitask para detección y diagnóstico de enfermedades foliares de maíz
Usuario Viernes, 23 de Junio de 2023 Artículos Científicos
Proponen un sistema multitask basado en aprendizaje profundo para detección y diagnóstico de precisión mejorada de enfermedades foliares en maíz (MTDL-EPDCLD), junto con el desarrollo de una aplicación móvil que utiliza el marco Qt (marco de desarrollo de software multiplataforma). El sistema comprende la Tarea 1 para identificación y Tarea 2 para clasificación.
- Más información en: mdpi.com
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