【筆記】基於低空無人機影像和 YOLOv3 實現棉田雜草檢測
《基於低空無人機影像和 YOLOv3 實現棉田雜草檢測》 單位：石河子大學信息科學與技術學院 作者：薛金利 數據獲取 設備：大疆 DJI 四旋翼無人機悟 Inspire l PRO 相機：大疆禪思 X5 可見光相機 拍照：懸停拍攝，三組對照（5、10、20m） 照片：最大分辨率 4608 pixel×3456 pixel，24 位真彩色 JEPG 格式 作者考慮：深度學習算法需要人工標註樣本數據，
相關文章
- 1. 【筆記】基於輕量和積網絡及無人機遙感圖像的大豆田雜草識別
- 2. 【筆記】基於 Mask R-CNN 的玉米田間雜草檢測方法
- 3. 【筆記】基於Faster R-CNN的除草機器人雜草識別算法
- 4. YOLOv3 人臉檢測
- 5. 無人機影像去霧
- 6. 基於YOLOv3和Qt5的車輛行人檢測（C++版本）
- 7. 基於 MTCNN/TensorFlow 實現人臉檢測
- 8. 基於python3、 face_recognition 實現人臉檢測
- 9. 基於 opencv 實現人臉檢測
- 10. 人臉檢測——基於YOLOV3的人臉檢測訓練、評估、部署
- 更多相關文章...
- • Spring使用AspectJ開發AOP：基於XML和基於Annotation - Spring教程
- • Spring聲明式事務管理（基於XML方式實現） - Spring教程
- • ☆基於Java Instrument的Agent實現
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
