幼苗专题
使用Python+OpenCV+Keras实现植物幼苗分类(附python演练)
介绍 本文将学习和构建一个 CNN 模型，以从图像中对幼苗的种类进行分类。该数据集有12组图像，我们的最终目的是从图像中对植物物种进行分类。 如果你想了解有关数据集的更多信息，请查看此链接：https://www.kaggle.com/c/plant-seedlings-classification/data。 我们将执行多个步骤，例如导入库和模块、读取图像并调整它们的大小、图像清理、图像预处理
幼苗小程序开源源码 WordPress小程序
WordPress小程序 幼苗小程序开源源码，WordPress版的微信小程序开源名为幼苗的小程序。 小程序源码下载地址：幼苗小程序开源源码WordPress小程序-小程序文档类资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/muyeseocom/25624256
ConvMAE实战：使用ConvMAE实现对植物幼苗的分类（非官方）（二）
训练 完成上面的步骤后，就开始train脚本的编写，新建train.py. 导入项目使用的库 import jsonimport osimport shutilimport matplotlib.pyplot as pltimport torchimport torch.nn.parallelimport torch.optim as optimimport torch.uti
【图像分类】实战——使用VGG16实现对植物幼苗的分类（pytroch）
目录 摘要 新建项目 导入所需要的库 设置全局参数 图像预处理 读取数据 设置模型 设置训练和验证 完整代码 摘要 我们这次运用经典的图像分类模型VGG16，实现对植物幼苗的分类，数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1JIczDc7VP-PMBnF71302dA 提取码：rqne ，共有12个类别。下面展示图片的样例。 大部分的图像是位深度为
RepLKNet实战：使用RepLKNet实现对植物幼苗的分类（非官方）（一）
RepLKNet实战 摘要论文解读论文的贡献挑战传统认知整体架构 安装包1、安装timm2、安装apex 数据增强Cutout和Mixup项目结构计算mean和std生成数据集 摘要 本文通过对植物幼苗分类的实际例子来感受一下超大核的魅力所在。这篇文章能让你学到： 通过对论文的解读，了解RepLKNet超大核的设计思想和架构。 如何使用数据增强，包括transforms的增
Kaggle实战：Plant Seedlings Classification（植物幼苗分类）
2018年初从天池大数据竞赛转战Kaggle，发现在这里有更多有趣的项目，也有更多的大神来分享经验和代码，体会良多。 经过数字识别和泰坦尼克号预测的入门，我实战的第一个比赛是Plant Seedlings Classification（植物幼苗分类），我将从以下几个方面来记录这个比赛。 1. 比赛描述 2. 评价指标 3. 迁移学习 4. Keras训练 5. 比赛结果
【图像分类】ConViT从入门到实战——使用ConViT实现植物幼苗的分类（pytorch）
文章目录 摘要导入项目使用的库设置全局参数图像预处理读取数据设置模型定义训练和验证函数测试完整的训练代码 摘要 来自 Facebook 的研究者提出了一种名为 ConViT 的新计算机视觉模型，它结合了两种广泛使用的 AI 架构——卷积神经网络 (CNN) 和 Transformer，该模型取长补短，克服了 CNN 和 Transformer 本身的一些局限性。同时，借助这两种架
MPViT实战：植物幼苗分类
文章目录 摘要数据增强Cutout和Mixup项目结构数据集导入模型文件安装库，并导入需要的库设置全局参数数据预处理数据读取设置模型定义训练和验证函数测试第一种写法第二种写法 摘要 结合重叠卷积块嵌入，MPViT可以同时对不同尺度、相同序列长度特征进行嵌入聚合。不同尺度的Token分别送入到不同的Transformer模块中(即并行架构)以构建同特征层级的粗粒度与细粒度特征的。
CoAtNet实战：使用CoAtNet对植物幼苗进行分类(pytorch)
虽然Transformer在CV任务上有非常强的学习建模能力，但是由于缺少了像CNN那样的归纳偏置，所以相比于CNN，Transformer的泛化能力就比较差。因此，如果只有Transformer进行全局信息的建模，在没有预训练（JFT-300M）的情况下，Transformer在性能上很难超过CNN（VOLO在没有预训练的情况下，一定程度上也是因为VOLO的Outlook Attention对特
ConvNeXt实战：使用ConvNeXt实现植物幼苗分类（自创，非官方）
ConvNeXts 完全由标准 ConvNet 模块构建，在准确性和可扩展性方面与 Transformer 竞争，实现 87.8% ImageNet top-1 准确率，在 COCO 检测和 ADE20K 分割方面优于 Swin Transformers，同时保持标准 ConvNet 的简单性和效率。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf 代码链接
西北农业学报服务器维护咋回事,《西北农业学报》泡桐1201’幼苗对钠盐胁迫的生理响应...
原标题：《西北农业学报》泡桐1201’幼苗对钠盐胁迫的生理响应 NMT是基因功能的活体检测技术，已被103位诺贝尔奖得主所在单位，及北大、清华、中科院使用。 期刊：西北农业学报 标题：‘泡桐1201’幼苗对钠盐胁迫的生理响应 样品：“泡桐1201”根系 检测指标：Na+、K+、H+、Ca2+ 作者：河南农业大学茹广欣、朱秀红 摘 要 探讨‘泡桐1201’幼苗对盐胁迫的应答机制,为选育耐盐碱性作