基于改進YOLOv8n的玉米地雜草檢測
關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí);雜草識別;YOLOv8n;激活函數(shù);Focal Loss
中圖分類號:TP391.41 文獻標(biāo)志碼:A
0引言(Introduction)
雜草在農(nóng)田中泛濫成災(zāi),其普遍性和嚴重性對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)構(gòu)成了嚴重威脅,全球每年因雜草侵害導(dǎo)致的糧食損失高達10%以上。玉米作為我國重要的糧食作物之一,不僅經(jīng)濟效益顯著,而且生產(chǎn)潛力巨大。(剩余4362字)
試讀結(jié)束
目錄
- 基于聚類集合的EMD-CNN-...
- 基于改進YOLOv8n的玉米地...
- 基于場景先驗學(xué)習(xí)的視頻超分辨率...
- 基于特征融合算法的絲巾花型藝術(shù)...
- 基于改進YOLOv8模型的百合...
- 基于彭羅斯鋪砌的數(shù)字藝術(shù)圖形生...
- 基于條件特征引導(dǎo)與特征對齊增強...
- 基于多尺度特征的無參考圖像質(zhì)量...
- 基于大模型的非均衡樣本文本分類...
- 基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路接觸線異...
- 基于數(shù)字孿生和深度學(xué)習(xí)的風(fēng)力與...
- 基于多模態(tài)記憶庫的三維缺陷檢測...
- 面向工業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的產(chǎn)線節(jié)拍邊緣...
- 基于方差分析和粒子群算法的致密...