注冊帳號丨忘記密碼?
1.點(diǎn)擊網(wǎng)站首頁右上角的“充值”按鈕可以為您的帳號充值
2.可選擇不同檔位的充值金額,充值后按篇按本計費(fèi)
3.充值成功后即可購買網(wǎng)站上的任意文章或雜志的電子版
4.購買后文章、雜志可在個人中心的訂閱/零買找到
5.登陸后可閱讀免費(fèi)專區(qū)的精彩內(nèi)容
打開文本圖片集
摘 要:可食用野菜兼具營養(yǎng)價值和藥用價值,然而傳統(tǒng)采摘可食用野菜的分辨主要依賴人為主觀經(jīng)驗(yàn),效率低且錯誤風(fēng)險高,因此對可食用野菜快速準(zhǔn)確的識別對實(shí)現(xiàn)野菜產(chǎn)業(yè)開發(fā)和保障食用安全具有重要意義。以南京地區(qū)“七頭一腦”共8種可食用野菜為研究對象,構(gòu)建了8種野菜的2400張圖像數(shù)據(jù)集,采用3種具有代表性的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)模型(AlexNet、VGG16和ResNet50)和3種視覺自注意力(vision transformer,ViT)模型(ViT、CaiT和DeiT)共6種不同的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證,并通過梯度加權(quán)類激活映射(gradient-weighted class activation mapping,Grad-CAM)來分析深度學(xué)習(xí)模型的決策機(jī)制。(剩余16276字)
登錄龍源期刊網(wǎng)
購買文章
基于深度學(xué)習(xí)的可食用野菜種類識別
文章價格:6.00元
當(dāng)前余額:100.00
閱讀
您目前是文章會員,閱讀數(shù)共:0篇
剩余閱讀數(shù):0篇
閱讀有效期:0001-1-1 0:00:00
違法和不良信息舉報電話:400-106-1235
舉報郵箱:[email protected]