您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. 深度学习卷积神经网络可检测和分类番茄植物叶病

  2. 番茄作物是市场上的重要主食,并且是日常食用的最常见的作物之一。 植物或农作物疾病导致生产质量和数量下降; 因此,对这些疾病的检测和分类非常必要。 感染番茄植物的疾病有很多类型,例如细菌斑,晚疫病,裁缝叶斑,番茄花叶和黄色弯曲。 早期发现植物病害可提高产量并提高其质量。 当前,智能方法已被广泛用于检测和分类这些疾病。 这种方法可以帮助农民识别类型吗? 感染农作物的疾病 当前工作的主要目的是应用一种现代技术来识别和分类疾病。 智能技术基于使用卷积神经网络(CNN)的技术,而卷积神经网络是机器学习的一
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38694566