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田間小麥病害自動診斷系統(tǒng)-在線瀏覽

2024-09-15 09:40本頁面
  

【正文】 識別作物病害的視覺癥狀通過顏色變換和圖像顏色分割。(2013)提出了基于費米能量的分割方法,將感染區(qū)域與整個圖像隔離開來,然后采用粗糙集理論(RST)進行特征選擇,并用規(guī)則基分類器進行疾病識別。作為一個結果,葉分割(張和孟,2011;該224。然而,一個將陷入另一個困境天真葉分割處理圖像多葉或多個感染區(qū)域共存。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(DCNN)一定程度上加速了計算機視覺的發(fā)展(krizhevsky et al.,2012;Simonyan和Zisserman,2014;Szegedy et al.,2015;sermanet et al.,2013;Girshick et al.,2014)。當然,信息已經(jīng)應用近年來在精準農(nóng)業(yè)領域。薩等。此外,少量的研究主要集中在利用DCNN植物病害檢測。(2016)收集了3000個原葉圖像從互聯(lián)網(wǎng)對該數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)增強的過程,然后建立了一個信息的自動分類與檢測13種不同類型的植物病害葉片圖像。(2016)訓練數(shù)據(jù)集上的疾病和健康的植物葉片識別14種作物和26病54306圖像的應用。此外,他們只是意識到了疾病的識別,卻沒有注意到疾病在哪里。(1997)在弱標記情況下的藥物活性預測。吳等人。由于區(qū)域推薦算法的計算代價和葉子分布的復雜性,流行的區(qū)域分割或推薦方法可能會給實用性帶來麻煩。(2015)語義分割。總之,很少有研究集中在復雜雜亂場景中田間原始圖像的作物病害識別和定位上,目前尚未有有效的田間作物病害圖像數(shù)據(jù)集。另一方面,該wdd2017是首次提出在大田作物疾病數(shù)據(jù)集,這將建立一個基準對場疾病檢測和促進后續(xù)相關工作。(wdd2017)在作物病害診斷研究提供便利,相關數(shù)據(jù)已發(fā)布的公開和自由,如PlantVillage,其中包括超過50000個專業(yè)上注明健康和病葉作物圖像。據(jù)我們所知,迄今為止還沒有合適的田間作物病害診斷數(shù)據(jù)集。收集的圖像就是小麥病害數(shù)據(jù)庫2017(wdd2017),實例wdd2017是圖1所示。表1顯示了我們的wdd2017細節(jié)。需要明確的是,我們的wdd2017具有以下特點:(1)每一個圖像在wdd2017幾乎只包含該圖像的注釋的一種疾病,(2)每一個圖像采集現(xiàn)場的情況下在后面沒有技術手段,保持捕捉環(huán)境的所有原始信息,(3)wdd2017涵蓋目前挑戰(zhàn)的小麥病害診斷如圖1所示,包括復雜的背景,不同的拍攝條件下,對疾病發(fā)展的不同階段的各種表征(疾病的早期、中期和晚期)和小麥不同疾病之間的相似。小麥病害圖像分割圖像訓練/測試白粉病350280/70黑穗病14551164/291黑箔條585468/117條銹病17551404/351葉枯病24551964/491葉銹病1110888/222健康小麥15201216/304。在MIL設置中,一個類包含至少一個正實例的包被標記為正,而所有實例都為負的包被標記為負。1;。. . ;bknkg,在NK表示袋淺灘CK 2 F1實例的數(shù)量;。..;例如氮氣彈簧CG類標簽。P240。cjbkj222。..;CG。更具體地說,如果一個實例對一個類來說可能是正的,那么函數(shù)f應該給它相應的包分配更多的正信任。P240。cjbk222。F240。..;電腦專業(yè)222。1222。PC KJ222。PC KJ222。在我們的工作中,我們也考慮在瑞和克雷文SoftMax聚合函數(shù)提出了(2005):PC K188。PC電腦K2 K1;。188。1pc KJ EAPC KJ P J188。2222。從本質上講,這種形式使得一個softmax基于包的所有實例加權考慮袋水平估計。 CNN將圖像或一幅圖像作為輸入,并輸出所有類別的概率分布。較高層中的區(qū)域對應于輸入圖像中的特定區(qū)域,其被稱為各自的字段?;趶埩孔冃?,完全連接的層可以轉化為卷積表示,如圖3所示。 4096。 1024。 ,首先完全連接的層的權重被重新整形成尺寸為1024 512? 7? 7的4維張量。相對而言,還引入了相對較淺的CNN架構VGGCNNS(Chatfield等,2014),以發(fā)揮與VGGCNNVD16相同的操作,形成新的FCN,名為VGGFCNS。從改性vggnvd16轉化vggfvd16圖。最佳顏色觀看。以VGGFCNVD16為例,我們可以獲得每個疾病的空間分數(shù)圖,?直觀上,地圖中的每個得分點近似等于通過將原始CNN應用于原始圖像上的固定尺寸滑動窗口而生成的近似值??紤]到一幅圖像的疾病區(qū)域可能會占用小區(qū)域,我們將原始圖像的大小調(diào)整為832? 832,這導致約20? VGGCNNVD16配置下20個分數(shù)圖。由于五個合并層和2? 2 VGGCNNVD16的池化尺寸,滑動窗口的步幅為25247。相對于原始CNN作用于原始圖像中的滑動窗口,VGGFCNVD16實現(xiàn)了對所有滑塊的一次性計算,在這些滑動窗口的重疊區(qū)域上進行計算,更好地滿足實時應用的要求。“39?!?9。pad”基于地圖的空間填充。mil聚集”)是ReLu。包圍盒近似(BBA)為清楚起見,近似一個包圍盒(BBA)步驟采用定位疾病領域的地位。然后,生成包含相應輪廓的最小框。幸運的是,它是利用opencv1實現(xiàn)以上所有的處理步驟,輕松的工作。近似包圍盒通道(BBA)。紅色虛線框表示包含相應等高線的最小框,而紅色實線框表示框的縮小版本。(為了解釋這個圖例中對顏色的引用,讀者可以參考本文的Web版本)。性?。4煮w值是對應于每個類別的相應深度模型的最佳性能。dmilwdds如前所述,F(xiàn)CN用于從圖像中提取局部特征和生成空間
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