Молимо вас користите овај идентификатор за цитирање или овај линк до ове ставке:
https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/32712
Назив: | End-to-End Deep Learning Models for Gap Identification in Maize Fields | Аутори: | Waqar, Rana Grbović, Željana Khan, Maryam Pajević, Nina Stefanović, Dimitrije Filipović, Vladan Panić, Marko Djurić, Nemanja |
Датум издавања: | јун-2024 | Конференција: | CVPR 2024 | Сажетак: | We propose an approach to jointly count plants and de- tect gaps in maize fields using end-to-end deep-learning models. Unlike previous efforts that focused solely on plant detection, our methodology also integrates the task of gap identification, offering a holistic view of the state of the agricultural field. Moreover, we consider different data sources in our experiments and explore the benefits of us- ing multispectral over RGB images, which are commonly used in the industry. The findings suggest that multi-task learning on multispectral images significantly outperforms other model configurations, demonstrating the potential of the proposed approach for precision agriculture. | URI: | https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/32712 |
Налази се у колекцијама: | IBS Publikacije/Publications |
Датотеке у овој ставци:
Датотека | Величина | Формат | |
---|---|---|---|
M33-2024-End-to-End Deep Learning Models for Gap Identification in Maize Fields.pdf | 2.37 MB | Adobe PDF | Погледајте |
Преглед/и станица
19
проверено 03.05.2024.
Преузимање/а
1
проверено 03.05.2024.
Google ScholarTM
Проверите
Ставке на DSpace-у су заштићене ауторским правима, са свим правима задржаним, осим ако није другачије назначено.