Approches de ₀ Deep Learning ε pour la détection précoce, la quantification et le suivi dans le temps des symptômes foliaires de pathogènes de plantes.

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Auteur / Autrice :	Felicia antoni Maviane macia
Direction :	Nemo Peeters, David Rousseau
Type :	Projet de thèse
Discipline(s) :	Sciences de la vie et de la sante
Date :	Inscription en doctorat le 15/04/2022
Etablissement(s) :	Université de Toulouse (EPE ; 2025-...)
Ecole(s) doctorale(s) :	Sciences Ecologiques, Vétérinaires, Agronomiques et Bioingénieries
Partenaire(s) de recherche :	Equipe de recherche : Laboratoire des Interactions Plantes Microbes Environnement