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plant diseases
搜索结果 - 5
植物病害分类的概念解释性
利用深度卷积神经网络进行植物疾病分类在快速和早期识别植物疾病方面显示出卓越性能，然而由于它们相对于人类专家的鲁棒性、透明性和可解释性的问题，这些方法尚未全球范围内得到采用。本研究首次使用了 Testing with Concept Acti
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10 months ago
基于高效迁移学习的苹果叶病分类方法
该研究提出了一种基于迁移学习的技术来自动分类苹果叶病害，并通过利用预训练的 EfficientNetV2S 模型和处理类不平衡的运行时数据增强方法来达到 99.21% 的准确度。
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a year ago
基于卷积神经网络的红外图像稻叶病害识别
使用卷积神经网络实现了关于稻谷疾病的分类识别，正确率为 88.28%。
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2 years ago
ICLR
利用高光谱近红外和中红外数据及最优波段检测苹果树病害
该研究提出了一种现代化的方法，利用近红外和中红外光谱数据分析苹果树病害在不同阶段的识别和区分，提供了一个准确的实时工具来帮助农民更有效地控制并提高苹果产量。
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4 years ago
PlantDoc: 一份用于植物疾病视觉检测的数据集
本文旨在探索计算机视觉方法用于大规模、早期检测植物疾病的可能性，并介绍了一个用于视觉植物疾病检测的数据集 PlantDoc，其中包括 2598 个来自 13 个植物物种、17 个疾病类别的数据点，学习 3 个模型来分类植物疾病，结果表明使用
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5 years ago
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