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植物识别
墨辰_233
2016-05-11 08:04:04
求有关植物识别的内容,
leafsnap的现状
这一类软件的不足,难以攻克的难点是什么
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植物识别
求有关植物识别的内容, leafsnap的现状 这一类软件的不足,难以攻克的难点是什么
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rightorwrong
2016-05-13
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基于百度Api
植物
识别
系统源码.zip
基于百度Api
植物
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系统源码基于百度Api
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产生式系统(
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系统).zip
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系统)
AI拍照识花小程序云开发,无需调用后台接口,上线你的识花小程序
从零基础掌握小程序云开发 课程特色:小程序云开发无需后台服务器,无需接口,无需https,在前端即可完成整个小程序开发,并且上线,这对不懂后端的同学来说真是大福利,该门课程利用云开发对接人工智能
植物
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接口...
植物
识别
系统_基于MATLAB
识别
系统_
识别
_
植物
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matlab_
matlab环境下运行算法,进行提取特征,机器学习并进行
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,开发了
植物
识别
系统,该系统简单实用。
基于深度学习Resnet网络实现多种
植物
识别
分类源码(准确率98.5%)+数据集+模型+使用说明.zip
基于深度学习Resnet网络实现多种
植物
识别
分类源码(准确率98.5%)+数据集+模型+使用说明.zip 【资源介绍】 checkpoints为训练好的resnet18
植物
识别
模型,迭代次数为100次,准确率达到98.5% config.py为配置文件,里面设置迭代次数、bachsize、优化器选择、损失函数选择、训练验证数据配置路径、学习率等等。可自定义修改改变 dataset.py 为数据预处理功能代码,包含训练数据预处理、数据增强等功能 focal_loss.py为焦点损失函数实现 model文件夹中的resnet.py为resnet算法实现,里面包含多种网络结构(含resnet18、34、50、101、152),可任意选择替换用来训练,该项目使用的resnet18网络训练测试的。 six_classes_plant_data文件夹内为
植物
识别
分类数据集、内含有数据增强脚本。 test_img文件夹为测试图片,可自定义增加 cosine_lr_scheduler.py余弦退火实现 2、predict.py 预测
识别
代码 3、train.py 训练代码
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