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Enfoque de aprendizaje profundo para la detección de malezas en lechuga mediante imágenes multiespectrales

Usuario Martes, 20 de Octubre de 2020 Artículos Científicos

Se presentan tres métodos para estimar malezas basados en el procesamiento de imágenes de aprendizaje profundo en cultivos de lechuga, y los compararon con estimaciones visuales de expertos. Un método se basa en máquinas de vectores de soporte (SVM) que utilizan histogramas de gradientes orientados (HOG) como descriptor de características. El segundo método se basó en YOLOV3 (solo mira una vez V3), y el tercero se basó en Mask R-CNN (red neuronal convolucional basada en regiones).  Estos métodos mejoran la precisión en la estimación de la cobertura de malezas y minimizan la subjetividad en los datos estimados por humanos.

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