基于改进DenseNet 的茶叶病害小样本识别方法.
李子茂， 徐杰， 郑禄， 帖军… - Transactions of the …, 2022 - search.ebscohost.com
针对茶叶病害识别的传统方法费工费时, 同时由于茶叶病害样本小且分布不均导致传统卷积神经
网络不能准确快速识别的问题, 提出一种基于迁移学习的SE-DenseNet-FL 茶叶病害识别方法 …
网络不能准确快速识别的问题, 提出一种基于迁移学习的SE-DenseNet-FL 茶叶病害识别方法 …
基于改进DenseNet 的茶叶病害小样本识别方法
李子茂， 徐杰， 郑禄， 帖军， 于舒 - 农业工程学报, 2022 - agrisci.cnjournals.com
针对茶叶病害识别的传统方法费工费时, 同时由于茶叶病害样本小且分布不均导致传统卷积神经
网络不能准确快速识别的问题, 提出一种基于迁移学习的SE-DenseNet-FL 茶叶病害识别方法 …
网络不能准确快速识别的问题, 提出一种基于迁移学习的SE-DenseNet-FL 茶叶病害识别方法 …