09 2022 档案
发表于 2022-09-26 22:26阅读：359评论：0推荐：0
摘要：1.整体实验部分 实验应用了四种最先进的深度学习方法，即。两个两阶段检测器，Faster RCNN（Ren等人，2015）和Cascade RCNN，Cai和Vasconcelos，2018），以及两个一阶段检测器，SSD（Liu等人，2015年）和YOLOv3（Redmon和Farhadi，201
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发表于 2022-09-19 00:06阅读：1212评论：6推荐：1
摘要：1.论文主要工作 建立了一个包含24类典型虫害，并且使用了几种最先进的深度学习检测方法（RCNN、SSD、YOLOv3、Cascade R-CNN）来检测数据集中的害虫，从多个方面分析了数据集，发现了三个因素，相对尺度、实例数、目标沾粘，主要影响害虫检测性能，该数据特点是 目标小、各类别相似度高、密
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