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基于改進型UNet語義分割模型的馬鈴薯病害檢測方法

摘要: 深度學(xué)習(xí)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,為農(nóng)作物病害快速準(zhǔn)確檢測提供了新的解決方法。本文實地采集馬鈴薯圖像,使用UNet語義分割模型對馬鈴薯病害進行檢測,使用了2種主干網(wǎng)絡(luò)模型VGG16和ResNet50,它們的精確率為93.00%,F1為92.48%和92.77%,MPA為94.47%和94.42%,MIoU為84.79%和84.75%。提出了一種改進型UNet語義分割模型,通過在... (共6頁)

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