植物杂草语义分割是计算机视觉领域的关键任务，旨在将图像中的每个像素进行分类，精准区分植物、杂草与背景，并为每个
配备不同传感器的无人机可以在相对较短的时间内覆盖较大的区域，快速获取耕地环境的详细信息。例如，通过安装在无人机上的摄像头，可以采
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无人机人员目标检测YOLO数据集。
无人机人员行为目标检测YOLO数据集。
无人机停车场车辆计数目标检测YOLO数据集。
无人机水体污染目标检测YOLO数据集。
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无人机城市斑马线目标检测YOLO数据集。
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随着人类对海洋资源开发利用程度的不断加深，海洋生物多样性的保护与研究已成为海洋科学领域的关键议题。水下海洋生物多目标检测作为海洋科学研究的核心技术之
在医学领域，组织病理图像的精准分类是疾病诊断、治疗方案制定以及预后评估的关键环节。肺和结肠癌作为临床
声纳图像数据集作为深海探索的重要支撑，具有广泛的应用价值和巨大的潜力。本文详细介绍了多个优质的声纳图像数据
自动上下文模型（ACM）由密集块和上下文模块组成，在不同层次上捕获并结合不同尺度下的物体上下文信息，提高图像分割准张卷积操作，进一步提高了分割准确性。
肺结核作为一种全球性的重大公共卫生问题，持续对人类健康构成严重威胁。据世界卫生组织相关数据显示，每年仍有大量新发
肠道语义分割作为医学图像处理领域的核心技术，在肠道疾病的诊断与病理分析中发挥着关键作用。它主要聚焦于肠道息肉高度的多样性，犹
肺结节分析技术可分为传统图像处理方法与基于深度学习的方法。主要依赖预定义规则与手工特征。基于像素灰度值设定阈值，分割相对
脑 CT 图像语义分割是一项极具挑战性与高精度的图像处理技术，其核心目标在于从像素层面出发，对脑 CT 图像中的不同区域展
例如，有研究针对彩色眼底图像，先进行预处理，再对比多种血管分割技术，最终选定效果最佳的技术实现分割。例如
在生物医学领域，细胞图像分割犹如一把精准的钥匙，为科研人员打开了深入理解细胞结构与功能的大门，在癌症诊断、药物研发以及组织挥着不可替代的重要作用。
肾脏肿瘤是人类健康面临的常见肿瘤威胁之一，其治疗方式多以手术切除为核心手段。在此背景下，精准的 CT 语义分割在术前规划
心脏医学图像分割在心血管疾病的诊断与临床治疗进程中，犹如一座关键的灯塔，发挥着不可替代的重要作用。心脏作为人体生命
目标检测是计算机视觉领域的关键研究方向，其核心任务是从图像或视频中识别出感兴趣的目标，并确定其具
在当今数字化浪潮席卷的时代，人工智能（AI）技术正以前所未有的迅猛态势，重塑着各个行业的格局。深度学习作为人工智能领域的关键分支，凭借其卓越的数据处理和模式识别能力，在图像识别领域取得了令人瞩目的进展。本文将聚焦于深度学习在水果蔬菜识别中的应用，深入剖析深度学习模型如何实现对水果和蔬菜的精准分类，并展望
随着深度学习技术的蓬勃发展，图像分类任务在众多领域均取得了令人瞩目的进展。食品图像分类作为其中的一个关键分支，不仅具备显著的实
工业产品表面缺陷是指在加工和生产过程中，产品表面出现的瑕疵与疵点，这些缺陷会严重影响产品的美观度、质量以及使
海洋水下目标检测技术是探索海洋、保护环境、开发资源的关键工具。随着人工智能、传感器技术和机器人技术的进步，这一领域将迎来
在当今信息时代，数字识别技术已然成为计算机视觉与人工智能领域的关键研究方向。手写数字识别作为数字识别技术的重要分支，拥有极为广泛的应用前景，如邮政编码识别、银行支票处理以及移动设备的手写输入等。随着深度学习等前沿技术的飞速发展，手写数字识别的准确性与效率得到了显著提升。然而，由于手写风格复杂多变，且存在噪
深度学习作为机器学习的一个重要分支，通过构建多层神经网络模型，能够自动从数据中学习特征和规律。深度学习模
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