Deep learning to recognize and count green leafhoppers
We used the model x of YOLO v5, keeping the hyperparameters by default, and annotated 24 images of a subset of 81 tiles with one class of objects of interest. Sixteen images were used for train and eight for validation, respecting the recommended 30% with a split 20–10% between train and validation....
Lưu vào:
Tác giả chính: | Proença, Maria da Conceição |
---|---|
Đồng tác giả: | Rebelo, Maria Teresa |
Định dạng: | BB |
Ngôn ngữ: | en_US |
Thông tin xuất bản: |
2023
|
Chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/12850 |
Từ khóa: |
Thêm từ khóa bạn đọc
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!
|
Tài liệu tương tự
-
Counting microalgae cultures with a stereo microscope and a cell phone using deep learning online resources
Thông tin tác giả:: Proença, Maria da Conceição
Thông tin xuất bản: (2023) -
Pest Management
and Phytosanitary
Trade Barriers
Thông tin tác giả:: Heather, Neil W, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2014) -
Đánh giá các biện pháp phòng trị rầy nâu tại Bạc Liêu và thử nghiệm ảnh hưởng của giống,mật độ sạ và thuốc BVTV đến sự gây hại của rầy nâu :
Thông tin tác giả:: Võ, Minh Huy -
Khảo sát tình hình gây hại, đặc điểm sinh học và xác định pheromone giới tính của ngài sâu đục trái bưởi :
Thông tin tác giả:: Phạm, Văn Sol -
Nghiên cứu sự đa dạng sinh học của loài côn trùng thuộc bộ cánh vảy (Lepidoptera) trên lúa hoang ( Oryza rufipogon) và xác định tính mẫn cảm của một số loài đối với độc tố Bt ( Bacillus thuringiensis) :
Thông tin tác giả:: Nguyễn, Hoàng Thuận