Поиск :
- Новые поступления
- Поиск
- Поиск одной строкой
- Помощь
- Книги по отраслям
- Книги 2022
- Книги 2023
- Книги 2024
- Ретрофонд
- Статьи из информационных обзоров за 2023
- Статьи из информационных обзоров за 2024
- Авторы
- Издательства
- Серии
- Ключевые слова
- Дерево рубрик
- Статистика поисков
- Статистика справок
Разделы фонда
Справочники
Личный кабинет :
Электронный каталог: Уголовский, А.С. - Классификация болезней растений с использованием алгоритма глубокого обучения
Уголовский, А.С. - Классификация болезней растений с использованием алгоритма глубокого обучения
Нет экз.
Статья
Автор: Уголовский, А.С.
Автоматизация. Современные технологии: Классификация болезней растений с использованием алгоритма глубокого обучения
б.г.
ISBN отсутствует
Автор: Уголовский, А.С.
Автоматизация. Современные технологии: Классификация болезней растений с использованием алгоритма глубокого обучения
б.г.
ISBN отсутствует
Статья
Уголовский, А.С.
Классификация болезней растений с использованием алгоритма глубокого обучения / А.С. Уголовский, Н.Ю. Семеренко // Автоматизация. Современные технологии. – 2024. – № 8. – С. 343-349: ил. - Библиогр.: 8 назв.
Система классификации болезней растений от сбора данных до развертывания графического интерфейса. Модель глубокого обучения на основе сверточных нейронных сетей (CNN). Оценка производительности предлагаемой системы с использованием некоторого набора количественных показателей, включающих точность. Модели глубокого обучения протестированы на немаркированных изображениях культур, представляющих собой смесь листьев здоровых и больных растений, а затем проверено, насколько точно они могут их идентифицировать. Показатели по яблоням, исследованиям монилиоза и парши.
Ключевые слова = СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
Ключевые слова РП = сеть сверточная нейронная
Ключевые слова РП = сегментация изображений
Ключевые слова РП = культура сельскохозяйственная
Ключевые слова РП = сегментация изображений
Уголовский, А.С.
Классификация болезней растений с использованием алгоритма глубокого обучения / А.С. Уголовский, Н.Ю. Семеренко // Автоматизация. Современные технологии. – 2024. – № 8. – С. 343-349: ил. - Библиогр.: 8 назв.
Система классификации болезней растений от сбора данных до развертывания графического интерфейса. Модель глубокого обучения на основе сверточных нейронных сетей (CNN). Оценка производительности предлагаемой системы с использованием некоторого набора количественных показателей, включающих точность. Модели глубокого обучения протестированы на немаркированных изображениях культур, представляющих собой смесь листьев здоровых и больных растений, а затем проверено, насколько точно они могут их идентифицировать. Показатели по яблоням, исследованиям монилиоза и парши.
Ключевые слова = СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
Ключевые слова РП = сеть сверточная нейронная
Ключевые слова РП = сегментация изображений
Ключевые слова РП = культура сельскохозяйственная
Ключевые слова РП = сегментация изображений