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On 2024年8月20日 上午9:50:10 [+0800], Gravatar 子計畫四主持人:
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    ## 水稻徵狀影像辨識模型 ###團隊利用Visual-Attention-Network(VAN)作基礎架構開發水稻的徵狀影像辨識模型,利用實際田間徵狀照片與人工標註徵狀位置的水稻資料集訓練出此模型。此水稻的徵狀影像辨識模型能夠協助並快速的辨識水稻病害、蟲害、營養障礙與其他種類 ###目的:利用田間實際拍攝照片了解水稻田間可能發生之問題。 ###用途:辨識水稻病害、蟲害、營養障礙與其他等四大類別。 ###目前可辨識之水稻水稻病害、蟲害、營養障礙與其他類別。 ![水稻徵狀問題影線辨識模型可視化結果](https://aidata.nchu.edu.tw/smarter/packages/20240617143058/mark_verify/Rice_visCam.jpg)
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    ## 水稻徵狀影像辨識模型 水稻徵狀影像辨識模型主要用於辨識水稻病害、蟲害、營養障礙與其他等四大類別。使用者可於田間拍攝到水稻徵狀照片後,透過此模型作快速辨識。 ##AI模型訓練過程 團隊利用視覺注意力網路(Visual Attention network,VAN)進行AI影像辨識訓練,VAN利用以下兩種方法來對圖像建立關聯,第一是具備近似於self-attention 的機制來捕捉long-range dependence;第二是使用大核卷積(large kernel convolution)來建立關聯性並產生注意力地圖。 ##類別激活圖(Vis_Cam)進行可視化分析 ![水稻徵狀問題影線辨識模型可視化結果](https://aidata.nchu.edu.tw/smarter/packages/20240617143058/mark_verify/Rice_visCam.jpg)


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