Neuware -V poslednee wremq, kogda sistemy awtomatizacii priobreta�t perwostepennoe znachenie dlq cifrowizacii mira, sel'skoe hozqjstwo igraet wazhnu� rol' w razwitii indijskoj �konomiki. Obnaruzhenie i segmentaciq sornyh rastenij qwlqetsq nowoj issledowatel'skoj problemoj w oblasti sel'skogo hozqjstwa. V dannoj rabote predstawlen modul' segmentacii sornqkow. Modul' klassifikacii sornqkow trebuet wypolneniq zadachi obrabotki izobrazheniq dlq obnaruzheniq nalichiq nejronnoj seti dlq obrabotki izobrazheniq i razlichnyh klassifikatorow, takih kak sluchajnyj les, derewo reshenij, SVM, ispol'zuemyh dlq klassifikacii izobrazheniq. Modul' segmentacii ispol'zuet arhitekturu U-Net i plotnyj CRF dlq postobrabotki, chtoby sdelat' granicy ob#ekta bolee chetkimi. Proizwoditel'nost' klassifikatorow oceniwaetsq s pomosch'� standartnyh ocenochnyh metrik.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 68 pp. Russisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9786206606888

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Bibliografische Details

Titel: Obnaruzhenie i segmentaciq sornqkow s pomosch'� glubokogo obucheniq
Verlag: Sciencia Scripts Nov 2023
Erscheinungsjahr: 2023
ISBN-10: 6206606880
ISBN-13: 9786206606888
Einband: Taschenbuch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 220 mm, H�he: 150 mm, Tiefe: 5 mm
Gewicht: 119 Gramm

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Inhaltsangabe

В последнее время, когда системы автоматизации приобретают первостепенное значение для цифровизации мира, сельское хозяйство играет важную роль в развитии индийской экономики. Обнаружение и сегментация сорных растений является новой исследовательской проблемой в области сельского хозяйства. В данной работе представлен модуль сегментации сорняков. Модуль классификации сорняков требует выполнения задачи обработки изображения для обнаружения наличия нейронной сети для обработки изображения и различных классификаторов, таких как случайный лес, дерево решений, SVM, используемых для классификации изображения. Модуль сегментации использует архитектуру U-Net и плотный CRF для постобработки, чтобы сделать границы объекта более четкими. Производительность классификаторов оценивается с помощью стандартных оценочных метрик.

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