Face Aging Using Various Cycle GAN Models: A Comparative Analysis of Efficient Net Mobile Net and Standard Architectures
比较三种CycleGAN架构(EfficientNetB1、MobileNetV2、标准ResNet
农业遥感与作物表型农业人工智能
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沿着“OS-GAMI-CNN”继续探索,共 0 条内容。
比较三种CycleGAN架构(EfficientNetB1、MobileNetV2、标准ResNet
Order-Aware Proximal Spectral Screening of Selenium-Related Wheat Plots With OS-GAMI-CNN。Smart Agricultural Technology
该研究将顺序感知机制引入近端高光谱筛选,用于识别硒相关小麦地块;其价值在于方法框架,适用性受样本规模与田间条件限制,需独立数据验证。
提出轻量级WheatNet网络,实现复杂麦田麦苗检测与计数。
提出轻量化植物病害识别网络GANet,在嵌入式设备上实现高精度实时识别。
刘浩然、王宇、赵学观、吴华瑞、付豪、庞树杰、翟长远(北京市农林科学院智能装备技术研究中心/国家农业智能装备工程技术研究中心)针对枝叶遮挡下田间胡萝卜苗精准识别难题,提出基于改进YOLOv11s的轻量化检测方法CD-YOLO:将主干网络部分标准卷积替换为深度可分离卷积降低模型复杂度,在C3k2模块引入高效多尺度注意力机制EMA构建C3k2_EMA模块增强关键特征动态感知,采用动态检测头强化多尺度特征融合与感知,显著提升检测鲁棒性。
提出轻量级混合视觉网络MambaSeed,实现番茄等作物叶病高效识别。
提出多模态生成模型SOLAR,统一理解番茄病害叶片的六类问答任务。
提出融合深度学习、可解释AI与生成式AI的指状粟病害检测框架,实现高精度识别与决策支持。