《表1 不同卷积神经网络模型相关信息》
本研究选择基于MXNet进行封装的Wolfram Neural Net Repository所提供的5项卷积神经网络模型[15](表1),对全景图像中的不同物体进行识别和分类,并针对植被比较各模型的识别效果。
图表编号 | XD00103338300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.10.15 |
作者 | 张炜、周昱杏、杨梦琪 |
绘制单位 | 华中农业大学园艺林学学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
本研究选择基于MXNet进行封装的Wolfram Neural Net Repository所提供的5项卷积神经网络模型[15](表1),对全景图像中的不同物体进行识别和分类,并针对植被比较各模型的识别效果。
图表编号 | XD00103338300 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.10.15 |
作者 | 张炜、周昱杏、杨梦琪 |
绘制单位 | 华中农业大学园艺林学学院 |
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