基于深度学习fasterrcnn_resnet50 的 农作物小麦目标检测识别 完整数据+代码 可直接运行毕业设计

最新推荐文章于 2023-12-14 11:58:45 发布
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分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： 目标检测 fasterrcnn resnet50 农作物小麦目标检测识别 小麦目标检测
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该项目使用Fasterrcnn_resnet50模型进行农作物小麦的目标检测，提供了完整的训练数据集和代码，适用于本科及硕士毕业设计。数据集精心整理，包括数千张图片，可以直接运行。
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【AI】PyTorch实战（一）：目标检测之fasterrcnn_resnet50_fpn
郭老二
09-15 3694
R-CNN系列演化史：R-CNN --> Fast RCNN --> Faster R-CNN这篇博客只演示“怎么用”，不介绍模型结构及原理。因此直接使用“最先进的”Faster R-CNN模型。PyTorch模型库中，有已经训练好的检测模型，它是使用COCO数据集训练的结果。
[Python图像识别] 四十八.Pytorch构建Faster-RCNN模型实现小麦目标检测
杨秀璋的专栏
11-08 1万+
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。上一篇文章主要通过Keras深度学习构建CNN模型识别阿拉伯手写文字图像，一篇非常经典的图像分类文字。本文将详细讲解Pytorch构建Faster-RCNN模型实现小麦目标检测，希望您喜欢，且看且珍惜。
【基于Matlab，svm的农作物叶片的识别与分类】GUI,源代码
m0_64141462的博客
03-28 1668
关于SVM 20世纪90年代，支持向量机SVM被Cortes和Vapnik率先研究出，它可在小样本中得到较为精确的训练样本，在非线性中通过转换计算出分类间隔，并能够进行有效的机器学习。 2.1多维空间 支持向量机（SVM）可用于图像分类，具体操作为：在超平面(分割面)中，选出分类间隔最大的面作为最优决策超平面。分割面方程在超平面中表示为： w·x-b=0，w∈Rd，，b∈R …………………（1） 式中，w·x-b为待求的平面方程。 归一化式（1），使得线性化的（xi，yi），i = ...
基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
阿旭的博客
12-14 1万+
基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
深度学习-ResNet-50实现目标检测（基于Pascal VOC数据集）
xingxingzhilong的专栏
05-21 4272
残差块中，利用跳跃连接的方式将输入的恒等映射直接加到后续的输出中，从而使得网络直接可以学习到对输入的差异性特征，避免这些信息因为多网络层的堆叠而丢失。残差块中，利用跳跃连接的方式将输入的恒等映射直接加到后续的输出中，从而使得网络直接可以学习到对输入的差异性特征，避免这些信息因为多网络层的堆叠而丢失。解压训练集和测试集之后，我们开始处理数据了，我看了下图片接近5000张，这个如果一次性加载的话，贫穷的我应该加载不了吧，OOM应该是肯定的。86%的正确率，这样的正确率还有上升的空间，不过这不重要。
深度学习和目标检测系列教程 11-300：小麦数据集训练Faster-RCNN模型
微信号：RunsenLiu
07-08 2484
@Author：Runsen 上次训练的Faster-RCNN的数据格式是xml和jpg图片提供，在很多Object-Detection中，数据有的是csv格式， 数据集来源：https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection width和heigth是图片的长和宽，bbox是框的位置。 我们需要在小麦植物的室外图像中检测小麦头，分类的类别只有一个。 我们来看一个牛逼人的做法：https://www.kaggle.com/pestipeti/pytorch
crop-stress-identifier:基于机器学习的api使用不同类型的神经网络模型对处理高光谱数据的农作物的疾病类型进行分类
05-08
作物逆境标识符API :herb: :herb: :herb: 建设中的项目剧照 基于酷机学习的api，可使用不同类型的神经网络模型对处理高光谱数据的农作物的疾病类型进行分类。 先决条件 Python 3.x TensorFlow 项目结构 . ├── data # Knowledge base to train and evaluate the models (actually using MNIST -- to be modified) ├── main.py # Main script of the API ├── nn.py # Multi-perceptron model (common neural network) ├── cnn.py # Conv
fasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pth
09-01
fasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pth fasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pthfasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pthfasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pth
基于深度学习resnet50的垃圾图像识别 完整代码+数据 毕业设计 可直接运行
03-14
使用深度残差网络resnet50作为基石，在后续添加需要的层以适应不同的分类任务 模型的训练需要用生成器将数据集循环写入内存，同时图像增强以泛化模型 使用不包含网络输出部分的resnet50权重文件进行迁移学习，只训练...
【超简易版】基于Pytorch Fasterrcnn_resnet50_fpn的多车牌定位/车牌检测-基于CCPD2019数据集
qq_491078787的博客
01-02 2554
pytorch,fasterrcnn,车牌识别，车i拍定位。简易项目
fasterRCNN-resnet50
01-11
总的来说，"fasterRCNN-resnet50"项目展示了如何在Caffe框架下结合Faster R-CNN的目标检测算法与ResNet的深度学习模型，从而提升目标检测的速度和精度。这对于我们理解深度学习在目标检测领域的应用以及如何优化模型...
基于土壤数据与机器学习算法的农作物推荐算法代码实现
haosen
03-07 4128
近年来，机器学习方法在农业领域的应用取得巨大成功，广泛应用于科 学施肥、产量预测和经济效益预估等领域。根据土壤信息进行数据挖掘，并在此基础上提出区域性作物的种植建议，不仅可以促进农作物生长从而带来经济效益，还可以改善土壤肥力，促进可持续发展。本文根据土土 壤养分元素[如：氮（N）、磷（P）、钾（K）等]的含量建立模型分析并且给出精准预测,可以实现了几种机器学习分类算法形成科学的种植方案,最终还实现了应用界面的实现。
基于无人机遥感影像的农田作物识别（八）
蛋小酥的博客
04-22 2765
基于无人机遥感影像的农田作物识别前言8.31时期的训练分析现象7.12时期的训练分析解决问题 前言 上回说到，重新框选了7.12和8.31的训练集，然后整理数据集，像之前一样训练。然后在宿舍连接服务器进行了训练、测试。但结果却伤透了我的心。 8.31时期的训练 参数与之前相同，猕猴桃复制了三组（一共四组），然后直接是训练结果：（换了个服务器速度更快了） 可以看到正确率是0.8461，看起来还可以，然后进行预测： 预测速度： 预测结果： 正确的标注： 分析现象 大量背景被误识别为猕猴桃，油菜部分几乎没
小麦（Wheat）-玉米（Maize）-水稻（Rice） 数粒软件
GZHONG的专栏
03-25 2214
准备工作： 软件一套，A3背景板1个，高清摄像装置一套（选配，如不需要可直接用手机拍照后，导入软件进行识别），带有高清摄像头windows平板一套（选配，可直接将软件安装于平板进行拍照识别） 适用范围： 小麦、水稻、玉米等种子 使用方法与步骤： 平放背景板，并通电，按背景板使用说明调至相应的亮度，将种子撒到背景板，平铺，不要有重叠 。 2.启动系统后主界面如下图所示，系统可通过摄像头拍照...
python 基于opencv实现玉米籽粒计数
m0_69569041的博客
05-29 2675
有效避免籽粒摆放紧密而导致识别不准确的问题 背景采用黑色卡纸（不反光即可） 称重后可以进行百粒重计算 import time import cv2,os import numpy as np def myfunc(img): # img = cv2.imread(t_) font = cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX kernel = np.ones((5,5), np.uint8) h,w,c = img.shape im.
目标检测-基于机器颗粒状的农作物检测算法研究-YOLO
Hai_Lang_IT的博客
01-02 744
目标检测-基于机器颗粒状的农作物检测算法研究-YOLO：近些年来深度学习的蓬勃发展推动了目标检测技术的进步，YOLO（You Only Look Once）便是其中受到人们广泛关注的一种算法。它在进行目标检测时的鲁棒性很好，当光线强弱发生变化或者背景信息复杂时仍具有检测准确率高、检测速度快等优点，同时检测小目标时也具有很好的检测效果。因此将 YOLO 应用到色选系统中进行目标检测既能够节省光路成本，又能够有效解决目标检测时出现的漏检、错检等问题。色选技术是基于机器视觉发展而来的一种颗粒状农作物筛选技术，它依
基于keras LSTM lstm 时间序列预测 农产品苹果价格预测 完整代码+数据 代码评论区自取
机器学习深度学习业余选手
03-11 2113
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论文解读：DeepZ：一种用于Z-DNA预测的深度学习方法
qq_41909775的博客
05-11 963
不是我研究领域，拓展一下视野，也没有数据集，但是方法也差不多
pytorch搭建卷积神经网络（alexnet、vgg16、resnet50）以及训练
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PC1022的博客
05-24 2万+
文末有代码和数据集链接！！！！ （注：文章中所有path指文件的路径） 因毕业设计需要，接触卷积神经网络。由于pytorch方便使用，所以最后使用pytorch来完成卷积神经网络训练。 接触到的网络有Alexnet、vgg16、resnet50,毕业答辩完后，一直在训练Alexnet。 1.卷积神经网络搭建 pytorch中有torchvision.models,里面有许多已搭建好的...
fasterrcnn_resnet50_fpn作图
最新发布
02-18
### 使用 Fasterrcnn ResNet50 FPN 可视化模型结构 为了可视化 `fasterrcnn_resnet50_fpn` 模型的架构，可以采用多种方法。下面介绍两种常用的方法：一是通过 PyTorch 自带工具生成计算图；二是利用专门的库如 Netron 来绘制更直观的图表。 #### 方法一：PyTorch自带工具——torchviz 安装依赖包： ```bash pip install torchviz ``` 编写Python脚本调用此功能并保存为PDF文件： ```python import torchvision.models as models from torch.autograd import Variable import torch.onnx import torch import torch.nn as nn from torchviz import make_dot, make_dot_from_trace def visualize_model(): model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) # 设置输入张量形状 (batch_size=1, channels=3, height=800, width=1200)，可根据需求调整尺寸 x = torch.randn(1, 3, 800, 1200).requires_grad_(True) y = model(x) g = make_dot(y, params=dict(list(model.named_parameters()) + [('x', x)])) g.render('fasterrcnn_resnet50_fpn_architecture', format='pdf') visualize_model() ``` 这段代码会创建一个名为 `fasterrcnn_resnet50_fpn_architecture.pdf` 的文件，在当前工作目录下显示Fast R-CNN基于ResNet-50和FPN的网络结构[^1]。 #### 方法二：使用Netron查看ONNX模型 另一种方式是先将模型导出成 ONNX 格式，再借助于 Netron 工具在线上或本地打开 .onnx 文件进行观察。 转换过程如下所示： ```python import torchvision.models as models import torch model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) dummy_input = torch.randn(1, 3, 800, 1200) torch.onnx.export(model, dummy_input, "fasterrcnn_resnet50_fpn.onnx", opset_version=11) ``` 之后可以在浏览器访问 [Netron](https://netron.app/) 并上传刚刚生成的 `.onnx` 文件来浏览整个神经网络的设计细节[^2]。 这两种方案都能有效地帮助理解 `fasterrcnn_resnet50_fpn` 架构的工作原理及其内部组件之间的连接关系。
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