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齐永锋; 张宁宁;
西北师范大学计算机科学与工程学院;
甘肃兰州730070;
多任务分类网络; 番茄病害程度; 层次结构; 级联操作;
机译:米德兰兹州立大学研究人员发布了关于机器学习的新研究结果(用于玉米叶片病害分类和严重程度估计的 CNN 特征的自适应阈值)
机译:基于模糊和神经网络的室外自然图像对番茄植物病害的分类
机译:基于深度学习的番茄植株叶片病害检测与识别的自动图像捕获系统
机译:基于公共源放大器的机器学习辅助图像分类
机译:基于深度学习的基于图像的植物病害严重程度自动估计
机译:用叶片图像识别番茄疾病分类的高效深度学习架构
机译:城市图像分类:每像素分类器,子像素分析,基于对象的图像分析和地理空间方法。
机译:基于图像分类和分割综合学习模型的基于图像分类提供内窥镜图像信息分析服务的计算机程序
机译:基于监督的机器学习多任务人工智能分类视网膜病变
机译:基于监督机器学习的视网膜病变多任务人工智能分类
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