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随着城市化进程的快速推进,下水道系统作为城市基础设施的关键组成部分,承担着排水、排污等核心功能。然而,受长期运行、
水下图像语义分割作为计算机视觉领域的关键研究方向,在海洋资源勘探、水下机器人自主导航以及水下环境实时监测等诸多领域展现
随着人类海洋活动和水上活动的日益频繁,海上与水域安全事故频发。每年都会开展大量的海上救援行动,以搜救数以万计的落难
无人机影像中森林火灾目标检测YOLO数据集。
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无人机高压输电线铁塔鸟巢目标检测YOLO数据集。
无人机太阳光伏板红外目标检测YOLO数据集。
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例如,通过引入更先进的注意力机制、优化损失函数等方法,可更好地处理芒果检测中的复杂情况,提高对小目标、受光照和遮
此外,还可利用迁移学习技术将预训练模型的部分参数或特征表示迁移到新的病害识别任务中,提高模型的训练效率和识别
森林火灾是极具破坏性的自然灾害,每年在全球造成重大损失。早期发现与快速响应对有效应对至关重要。传统森林火灾检
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农作物叶片病害检测对保障作物生长、提升农业生产效率意义重大。近年来,计算机视觉与机器学习技术推动该领发展趋势,并附数据集获取方式。
在全球农业体系中,稻米作为最关键的粮食作物之一,其品种多样性为人类饮食提供了丰富选择。然而,传统稻价值,并探讨数据驱动的模型开发流程与应用前景。
草莓是全球重要经济作物,但生产中常受病害困扰,叶片病害尤为突出。为有效识别、检测和分类草莓叶片病害,构建高
在科技浪潮的持续推动下,小麦产业正经历着一场深刻且全面的变革。深度学习技术凭借其卓越的数据处理与分析能力,在小麦种
在科技浪潮的迅猛推动下,无人机配送这一新兴物流模式正以前所未有的态势,悄然改变着人们的生活图景。为深入挖掘并优化无
马铃薯作为全球重要的粮食作物,在全球粮食供应体系中占据着举足轻重的地位。然而,马铃薯叶部病害的频确的马铃薯叶部病害检测技术迫在眉睫。
本文围绕芝麻作物与杂草图像目标检测技术展开,阐述了其在农业精准管理中的背景意义、检测方法、杂草种类与分布、防治措特征提取部分使用深度学习模型,目标检测阶段利用提取的特征进行检测。基于深度学习和图像处理的方法。
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遥感技术,作为一种非接触、远距离的探测手段,宛如一双洞察地球的“天眼”,在农业、林业、地质矿产、水文、气象、地理、测绘
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船只智能目标检测,是借助先进技术与算法,自动识别和定位船只的一种技术手段,在海洋相关领域发挥着日益重要的作,捕捉船只的轮廓、纹理等代表船只特点的特征。
在目标检测领域,模型性能的精准评估高度依赖特定的数据集与科学的评估指标。然而,传统数据集大多局限于网络上的常规
DWD数据集是专为城市场景检测量身打造的多样天气数据集。它精心涵盖了五种不同的天气条件,包括白天 - 晴天、夜
在当今遥感研究领域,数据的质量与数量宛如基石,直接决定了研究能够达到的深度与广度。而 LEVIR-CD 数据集,无疑是其中一颗熠
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