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光伏电站建设的国家网站,免费行情的软件入口,小程序制作公司排行,网上如何建平台网站YOLOWeeds: A novel benchmark of YOLO object detectors for multi-class weed detection in cotton production systems 摘要1、介绍2、总结摘要 过度依赖除草剂控制杂草,加速了杂草的抗除草剂进化,引起了对环境、食品安全和人类健康的日益关注。自动化/机器人除草的机器视… YOLOWeeds: A novel benchmark of YOLO object detectors for multi-class weed detection in cotton production systems 摘要1、介绍2、总结 摘要 过度依赖除草剂控制杂草,加速了杂草的抗除草剂进化,引起了对环境、食品安全和人类健康的日益关注。自动化/机器人除草的机器视觉系统在实现综合的、可持续的除草管理方面得到了越来越多的关注。然而,在非结构化的田间环境和杂草生物多样性显著的情况下,开发可靠的杂草识别和检测系统仍然是一个严峻的挑战。解决这一挑战的一个很有前途的解决方案是,开发适合于种植系统的大规模、带有注释的杂草图像数据集,以及用于杂草检测的数据驱动AI(人工智能)模型。在各种深度学习架构中,各种各样的YOLO (You Only Look Once)检测器非常适合于实时应用,并且在通用目标检测方面非常流行。这项研究提供了一个新的数据集(CottoWeedDet12),其中包括对美国南部棉花生产至关重要的杂草。它包括12个杂草类的5648幅图像,共9370个边界框注释,收集了自然光条件下和棉花田不同杂草生长阶段的图像。所有的YOLO模型,特别是YOLOv5n和YOLOv5s,在杂草实时检测方面显示了巨大的潜力,数据增强可以提高杂草检测的准确性。 1、介绍 影响杂草识别性能的主要因素有两个,即用于模型训练的图像数据的大小和质量,以及杂草识别算法。 大规模标注图像数据是保证计算机视觉算法性能的关键。在精准农业中#
http://wiki.neutronadmin.com/news/374435/

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