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
-
Puccinia digitaticoronata, nuevo hongo causante de la roya de la corona del pasto azul de Kentucky en Norteamérica
Se observaron síntomas de roya de la corona en Poa spp. en Minnesota y en tres especies de espino...
-
Primer reporte de Meloidogyne fallax en cilantro en el Reino Unido
Se observaron plantas de cilantro con raíces poco desarrolladas y agallas pequeñas. Se colectaron...
-
Primer reporte de Colletotrichum magnum en frijol lima en Carolina del Sur
Se observaron síntomas de antracnosis en las vainas y hojas de frijol lima (Phaseolus lunatus) en...


