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水稻叢自動偵測標記模型
Data and Resources
基礎工具
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水稻叢yolo-exp012
以RGB的無人機影像訓練,用以偵測水稻叢 輸出結果以矩形顯示,上方數字表示機器認定為水稻叢的信心度
應用模型
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yolo水稻叢-exp0125
將版本根據使用者體驗進行優化處理 1. 解決誤判雜草的問題 2. 原始參數,輸出的矩形為綠色,與水稻叢過於接近不易辨識,本版本已修改
Additional Info
Field | Value |
---|---|
Last Updated | October 11, 2024, 16:39 (+0800) |
Created | June 11, 2024, 18:07 (+0800) |
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土雞活動力評估模型
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此模型能夠偵測影片中的雞隻活動力
模型可視化展示如下圖:
電腦需求: 需配有Nvidia 顯卡,並已安裝cuda、anaconda
輸入: 影片
輸出: 活動力數值
使用步驟:
0. 使用anaconda建立一個虛擬環境
1....
水稻叢影像去背模型
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模型摘要
1. 模型概述
本模型基於 U2-NET 架構,專門用於影像去背。U2-NET 是一種輕量級的深度學習網絡,設計用於高效的前景物體檢測和分割。模型能夠自動將影像中的主要物體與背景進行區分,生成對應的影像遮罩,並實現精確的去背效果。
2. 應用場景
本模型適用於 無人機空拍影像 的去背處理,特別是去除土壤、雜草等背景雜訊。具體應用場景包括:...