YOLO_MRC: Modelo rápido y ligero para detección en tiempo real y conteo individual de plagas de Tephritidae
Usuario Viernes, 22 de Diciembre de 2023 Artículos Científicos
En esta investigación tomaron a Bactrocera cucurbitae como objetivo de detección y presentan un modelo algorítmico de aprendizaje profundo para detección de plagas de Tephritidae y conteo individual en tiempo real rápido y liviano denominado YOLO_MRC, que logró una precisión promedio en el conteo de plagas del 94 %.
- Más información en: sciencedirect.com
Noticias similares
-
Caracterización molecular, cultural y patogénica de Neopestalotiopsis rosae en fresa en México
Identificaron y caracterizaron aislamientos de Neopestalotiopsis recuperados de diferentes órganos...
-
Epicoccum nigrum que causa tizón foliar de la soya en China
Se ha observado un tizón foliar de etiología desconocida en cultivos de soya en el noreste de...
-
Primer reporte de una cepa relacionada con "Candidatus Phytoplasma trifolii" que infecta a Tridax procumbens
Plantas de Tridax procumbens (Cadillo, hierba de san Juan, etc.) cultivadas mostraron...


