找到3個AI模型

發布者: Crop digital twin for growth adversity index and disaster damage assessment (數位分身作物生長逆境指標與災損監測)

篩選結果

  • 需同意授權 穀粒含水量推估模型

    更新頻率 定期 瀏覽次數 508 下載次數 0
    本模型使用Python之開源函式庫ADAPT為主要基本架構，旨在應用將手機拍攝的稻穗影像顏色特徵作為訓練資料，以領域適應（Domain Adaptation, DA）方法推估出各影像中的穀粒含水量。 下圖由左至右分別為：1.基於特徵的領域適應方法適應前後的特徵t-SNE圖、2.基於實例的領域適應方法重要實例標註的特徵t-SNE圖 執行步驟...

  • 需同意授權 稻穗影像去背模型

    更新頻率 定期 瀏覽次數 38071 下載次數 0
    本模型使用U2net為主要基礎架構，旨在應用於將透過手機拍攝的影像中萃取出稻穗影像並去除背景像素，以作為可進一步分析(如穀粒含水量推估)之預處理方式，由於U2net擅長背景去除的影像語義分割之用途，因此選擇基於此架構訓練去背模型。...

  • 需同意授權 校正色卡偵測模型

    更新頻率 定期 瀏覽次數 14167 下載次數 0
    本模型使用YOLOv7作為物件偵測架構，以大田環境下透過智慧型手機拍攝包含黑、灰、白之影像校正色卡為應用情境，目標是檢測在畫面中不同位置擺設之影像校正色卡位置與類別，以便於使用者可以此偵測結果進行後續影像校正工作，提高影像分析之精準度與穩定性之用。 下圖由左至右分別為： 1.原圖 2.模型偵測結果圖(黑色、灰色、白色校正色卡位置與信心分數)...
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