《表5 融合颜色与纹理特征的番茄叶部病害识别模型的准确率》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
融合颜色特征与基于灰度差分统计的纹理特征识别番茄叶部病害图像，试验结果列于表5。
| 图表编号 | XD0033986900 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.04.25 |
| 作者 | 郭小清、范涛杰、舒欣 |
| 绘制单位 | 南京农业大学信息科技学院、南京农业大学信息科技学院、南京农业大学信息科技学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 纹理参数：融合影像纹理、光谱与地形特征的森林冠顶高反演模型》2020.09.01
- 《表1 植被指数：融合影像纹理、光谱与地形特征的森林冠顶高反演模型》2020.09.01
- 《表3 不同模型训练结果：基于迁移学习的园艺作物叶部病害识别及应用》2021.03.05
- 《表1 实验数据集分类：基于迁移学习的园艺作物叶部病害识别及应用》2021.03.05
- 《表2 模型参数：基于迁移学习的园艺作物叶部病害识别及应用》2021.03.05
- 《表5 不同颜色通道的边缘识别准确率》2021.01.01
- 《表1 实验环境及配置：番茄病害图像特征分析与识别》2020.12.15
- 《表3 3种特征下病害的识别准确率》2020.07.25
- 《表3 方案二实验数据：改进Multi-scale ResNet的蔬菜叶部病害识别》2020.10.01
- 《表3 识别率混淆矩阵：基于核相互子空间法的番茄叶部病害快速识别模型》2020.09.30
- 《表1 其他叶部病害标定：双通道卷积神经网络在南瓜病害识别上的应用》2021.03.01
- 《表4 各模型准确率对比：基于生成对抗网络的农作物叶片病害识别》2020.11.01
- 《表3 不同识别模型对比：基于深度残差网络的番茄叶片病害识别方法》2019.10.31
- 《表5 基于无人机图像颜色与纹理特征指数组合与生物量的相关性（n=24)》2019.12.01
- 《表1 不同特征融合权值对应的纹理识别精度》2019.10.25
- 《表4 基于纹理特征的番茄叶部病害识别模型的准确率和特征提取时间》2019.04.25
- 《表3 基于颜色特征的番茄叶部病害识别的准确率和特征提取时间》2019.04.25
- 《表1 番茄叶部病害图像的颜色特征》2019.04.25
- 《表2 番茄叶部病害图像的纹理特征》2019.04.25
- 《表2 番茄叶部病害图像的纹理特征》2019.04.25