《表1 实验结果评价:利用RefineNet模型提取冬小麦种植信息的方法》
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《利用RefineNet模型提取冬小麦种植信息的方法》
选择正确识别的冬小麦占整体冬小麦的比例、正常识别的背景占整体背景的比例、漏分的冬小麦占整体冬小麦的比例、错分的冬小麦占整体背景的比例、总体分类精度、查全率和Kappa系数作为评价指标。表1给出了RefineNet模型及Ex-RefineNet模型的结果评价。从表1中可以看出,Ex-Re‐fineNet模型比Refine Net模型的精度提高了约9%。
图表编号 | XD0097062000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.08.20 |
作者 | 宋德娟、魏青迪、张承明、李峰、韩颖娟、范克琦 |
绘制单位 | 山东农业大学信息科学与工程学院、山东省数字农业工程技术研究中心、山东农业大学信息科学与工程学院、山东省数字农业工程技术研究中心、山东农业大学信息科学与工程学院、山东省数字农业工程技术研究中心、山东省气候中心、中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室、山东农业大学信息科学与工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |