Automated Detection and Counting of Gossypium barbadense Fruits in Peruvian Crops Using Convolutional Neural Networks

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	AgriEngineering vol. 7, no. 5 (2025), p. 152
1. Verfasser:	Ballena-Ruiz, Juan
Weitere Verfasser:	Arcila-Diaz, Juan, Tuesta-Monteza Victor
Veröffentlicht:	MDPI AG
Schlagworte:	Accuracy Cotton Datasets Deep learning Agricultural production Models Applications programs Fruits Artificial neural networks Crops Unmanned aerial vehicles Crop production Automation Machine learning Efficiency Agriculture Data augmentation Computer vision Precision agriculture Sensors Neural networks Data collection Images Object recognition Decision making Gossypium barbadense
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