麦穗专题
麦穗检测计数-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式）
麦穗检测计数-目标检测数据集（包括VOC格式、YOLO格式） 数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1N9tGbcssxvSM1W71q2YbNA?pwd=3nb3 提取码：3nb3 数据集信息介绍： 共有 3373张图像和一一对应的标注文件 标注文件格式提供了两种，包括VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。 标注的对象共有以下几种： [‘Whe
目标检测——小麦穗头数据集
一、重要性及意义 小麦穗头检测在农业领域具有重要意义，主要体现在以下几个方面： 首先，小麦穗头检测可以帮助农民和植物科学家准确评估作物的健康状况和成熟度。通过对小麦穗部的形态特征进行测量和分析，可以及时发现作物生长过程中可能存在的问题，如病虫害、营养不良等，从而及时采取相应的管理措施，保障作物的正常生长和发育。 其次，小麦穗头检测对于作物产量估算和品种改良具有重要意义。通过检测小麦穗头的数量
37%规则，最优停止问题（麦穗理论）
近期又看到37%规则，又叫麦穗理论，有很多惊人的发现。 感觉像黄金分割，但又欠那么一点点1-0.618=0.382=38.2%。 有意思的是，有一个数学奖，叫菲尔兹奖，只将给不超过40岁的人。如果人能活100岁，那么40岁很接近上面两个概念。 在数学思维的妙处（6）中，讲了37%规则，并给出了证明，原始问题是这样说的，麦田中，挑选最大的一支麦子穗，不能走回头路，过程中只能摘一支。演变后，如下
【深度学习目标检测】十六、基于深度学习的麦穗头系统-含GUI和源码（python，yolov8）
全球麦穗检测是植物表型分析领域的一个挑战，主要目标是检测图像中的小麦麦穗。这种检测在农业领域具有重要意义，可以帮助农民评估作物的健康状况和成熟度。然而，由于小麦麦穗在视觉上具有挑战性，准确检测它们是一项艰巨的任务。 全球麦穗检测的挑战在于准确识别不同品种、不同生长环境、不同光照条件、不同拍摄角度下的麦穗。由于小麦麦穗经常重叠、颜色和外观变化多样，这使得检测更具挑战性。为了解决这些问题，研究者们采
37%规则，最优停止问题（麦穗理论）
近期又看到37%规则，又叫麦穗理论，有很多惊人的发现。 感觉像黄金分割，但又欠那么一点点1-0.618=0.382=38.2%。 有意思的是，有一个数学奖，叫菲尔兹奖，只将给不超过40岁的人。如果人能活100岁，那么40岁很接近上面两个概念。 在数学思维的妙处（6）中，讲了37%规则，并给出了证明，原始问题是这样说的，麦田中，挑选最大的一支麦子穗，不能走回头路，过程中只能摘一支。演变后，如下
