深度学习驱动的智能农业：基于深度学习的杂草识别技术

作者：柠檬味拥抱发布时间：2023-06-21

深度学习

在现代农业中，杂草是对农作物生长和产量的严重威胁。传统的杂草识别方法需要大量的人力和时间，效率低下。然而，随着深度学习技术的快速发展，利用深度神经网络实现杂草识别变得可行。本文将介绍基于深度学习的杂草...【查看原文】

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深度学习教育

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链接：https://pan.baidu.com/s/1zUtp4xrLL0__4BGh8yXsEQ?pwd=ox9f 提取码：ox9f利用深度学习进行图像检测和特征提取是近年来的研究热点。本书通过系统总结外路面裂缝病害自动识别和提取的相关成果，详细介绍深度学习的相关理论，构建改进残差网络与注意力机制的语义分割网络，结合双注意力机制的语义分割网络，基于高分辨率模型的裂缝病害图像分类和分割网络，以及基于可变形单步多框目标检测的裂缝检测模型，对裂缝病害图像进行分类与分割提取，可以大幅提升裂缝的分类与识别精度

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