水稻叶部病害检测,目标检测,yolo,voc
2025-03-25 11:00:31
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10种宠物狗-图像分类数据集,图像分类,cnn,卷积神经网络
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高压输电线塔鸟巢检测,目标检测,yolo,voc
2025-03-06 20:14:48
1000
家禽(驴、猪、鸭)-图像分类数据集,图像分类,cnn,卷积神经网络
2025-03-04 16:07:26
595
昆虫检测,目标检测,yolo,voc
2025-02-18 19:40:58
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葡萄果品分级以及葡萄簇识别,目标检测,yolo,voc
2025-01-26 13:16:04
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垃圾识别数据集,目标检测,yolo,voc
2025-01-26 00:15:00
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甲状腺结节-图像分割数据集,图像分割,unet,cnn,卷积神经网络
2025-01-20 10:09:29
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甲状腺肿瘤-图像分类数据集,图像分类,cnn,卷积神经网络
2025-01-14 22:03:46
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农田杂草检测,目标检测,yolo,voc
2025-01-14 17:04:19
1092
水面垃圾检测,目标检测,yolo,voc
2025-01-07 16:06:50
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6种水果分级-图像分类数据集,图像分类,cnn,卷积神经网络
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遥感图像车辆检测,目标检测,yolo,voc
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咖啡豆成熟度检测,目标检测,yolo,voc
2024-12-19 15:00:41
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柑橘叶部病害检测,目标检测,yolo,voc
2024-12-11 17:27:29
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101种美食图像分类数据集,图像分类,cnn,卷积神经网络
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1
77种商品图像分类数据集,图像分类,cnn,卷积神经网络
2024-12-05 14:26:37
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焊接缺陷检测,目标检测,yolo,voc
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脑肿瘤对象检测,目标检测,yolo,voc
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啤酒花叶部病害图像分类数据集,深度学习
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马铃薯叶部病害图像分类数据集,深度学习
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十一种农业有害生物图像分类数据集,深度学习,目标检测
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海底生物检测数据集,目标检测,yolo,voc,复杂背景
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宠物狗检测数据集,目标检测,yolo,voc,复杂背景
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葡萄数据集,目标检测,yolo,voc,复杂背景
2024-09-04 20:40:36
1601
在这个步骤中,我们将定义一个简单的卷积神经网络(CNN),用于图像分类任务。CNN由一系列卷积层、池化层、激活函数和全连接层组成。self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) # 第一层卷积,输入通道3(RGB),输出通道6,卷积核大小5x5self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) # 最大池化层,窗口大小2x2self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5) # 第二层卷积,输入通道6,输出通道16,卷积核大小5x5。
2024-09-01 11:17:09
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火龙果检测目标检测数据集,目标检测,yolo,voc,复杂背景
2024-08-31 15:53:40
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2024-08-31 14:49:34
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番茄叶部病害数据集,目标检测,yolo,voc,复杂背景
2024-08-27 23:48:48
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