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
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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。
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杨秀璋的专栏
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【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
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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
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深度学习-ResNet-50实现目标检测（基于Pascal VOC数据集）
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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 2364
@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
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03-14
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【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
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qq_35326529的博客
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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
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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。
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毕业设计-基于机器颗粒状的农作物检测算法研究-YOLO
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毕业设计-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
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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
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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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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...
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