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邵明月; 张建华; 冯全; 柴秀娟; 张凝; 张文蓉;
中国农业科学院农业信息研究所/农业农村部农业大数据重点实验室;
甘肃农业大学机电工程学院;
植物; 叶部病害; 深度学习; 病害检测; 识别; 卷积神经网络; 病害图像数据集;
机译:农业作物植物病害检测中的深度学习:一项调查
机译:解决基于深度学习的植物病害检测方法的当前局限性
机译:深度学习的基于图像的植物病害检测
机译:基于叶的植物病害检测系统摘要:系统研究结果汇编,对叶病分类方案进行分类
机译:经验贝叶斯建模与贝叶斯计算研究进展
机译:在高光谱图像上使用可解释的3D深度学习进行植物病害识别
机译:植物病害识别与分类的图像与软计算技术研究进展
机译:利用ERTs图像检测植物病害和营养缺乏,油类型和出售的水分含量
机译:植物病害检测系统,用于检测植物病害的计算机实现的方法以及植物病害检测计算机程序产品
机译:基于多阶段、多尺度深度学习的植物病害检测
机译:掌叶紫薇用于控制植物病害的组合物,包括其的Trevesia palmata馏分或从其分离的化合物作为有效成分,以及使用该组合物防治植物病害的方法
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