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Paulo FLORES; 张昭;
北达科他州州立大学农业与生物系统工程系 北达科他州法戈市58102 美国;
小麦倒伏率; 机器学习; 深度学习; 数据采集高度; 无人机; ResNet101;
机译:基于无人机的热红外图像实时地面车辆语义分割深度学习模型的开发和评估
机译:基于深度学习的香蕉植物检测和使用从无人机飞行器(UAV)收集的高分辨率红绿蓝(RGB)图像计数
机译:肺炎检测的深度特征学习模型应用MRMR特征选择和机器学习模型的组合
机译:不同机器学习模型对遥感沐浴性反演的不同机器学习模型的比较研究
机译:为执法分类检查工具构建机器学习模型以检测非法图像
机译:基于深度学习的香蕉植物检测和计数,使用从无人机(UAV)收集的高分辨率红绿蓝(RGB)图像
机译:从无人机图像的行人检测速度更快的R-CNN深度学习模型
机译:不同亚像素移位的低分辨率图像投影高分辨率图像重建。
机译:图像识别装置,图像识别方法,机器学习模型提供设备,机器学习模型提供方法,机器学习模型生成方法和机器学习模型设备
机译:信号仿真器,用于图像识别的学习模型的机器学习方法,用于信号仿真器的学习模型的机器学习方法以及用于图像识别的学习模型的机器学习系统
机译:用于使用机器学习模型生成机器学习模型的训练数据的设备,方法,系统和计算机可读存储介质,并使用机器学习模型生成假图像
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