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plant classification
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自动融合多模态深度学习用于植物识别
利用多模态深度学习方法,将植物的花朵、叶子、水果和茎的图像整合成一个连贯的模型,实现了对 PlantCLEF2015 数据集 956 个类别的植物进行自动分类,准确率达到 83.48%,超过了现有方法 11.07% 的性能。
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a month ago
用连续卷积网络和顺序信息实现精准农业中稳健的作物和杂草检测
通过卷积神经网络加入空间信息作为特征,实现了在复杂环境下农田杂草与作物的自动分割识别,并在实验中取得了优异的结果。
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6 years ago
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