Análisis cuantitativo de la calidad del etiquetado de imágenes biológicas para segmentación semántica basado en análisis de acuerdo de atributos
Autores: Xiang, Rong; Yuan, Xinyu; Zhang, Yi; Zhang, Xiaomin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Segmentación semántica
Imágenes biológicas
Modelo de aprendizaje profundo
Calidad de etiquetado de imágenes
Análisis de acuerdo de atributos
Valor Kappa
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
La segmentación semántica en imágenes biológicas es cada vez más común, especialmente en la agricultura inteligente, donde la precisión del modelo de aprendizaje profundo está vinculada a la calidad del etiquetado de imágenes. Sin embargo, la investigación se ha centrado principalmente en mejorar los modelos en lugar de analizar la calidad del etiquetado de imágenes.
Descripción
La segmentación semántica en imágenes biológicas es cada vez más común, especialmente en la agricultura inteligente, donde la precisión del modelo de aprendizaje profundo está vinculada a la calidad del etiquetado de imágenes. Sin embargo, la investigación se ha centrado principalmente en mejorar los modelos en lugar de analizar la calidad del etiquetado de imágenes.