| 基于深度残差网络的麦穗回归计数方法 |
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| 引用本文： | 刘航,刘涛,李世娟,李路华,吕纯阳,刘升平. 基于深度残差网络的麦穗回归计数方法[J]. 中国农业大学学报, 2021, 26(6): 170-179 |
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| 作者姓名： | 刘航 刘涛 李世娟 李路华 吕纯阳 刘升平 |
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| 作者单位： | 中国农业科学院 农业信息研究所, 北京 100081;扬州大学 农学院, 江苏 扬州 225009 |
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| 基金项目： | 中国农业科学院科技创新工程项目(CAAS-ASTIP-2020-AII)；中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(Y2020XK07、JBYW-AII-2020-10) |
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| 摘 要： | 单位面积的穗数是估算小麦产量的重要指标,针对传统麦穗计数方法效率低、主观性高等问题,将基于深度残差网络的密度回归模型引入麦穗的计数领域,建立原始图片与密度图的对应关系,以密度图像素值总和确定图像中麦穗数量.对ResNet34网络进行改进,提出了ResNet-16模型,实现端对端的麦穗计数.针对ResNet34网络复杂度...
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| 关 键 词： | 麦穗 计数 密度回归 残差网络 |
| 收稿时间： | 2020-09-21 |
Research on wheat ear regression counting based on deep residual network |
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| LIU Hang,LIU Tao,LI Shijuan,LI Luhu,LV Chunyang,LIU Shengping. Research on wheat ear regression counting based on deep residual network[J]. Journal of China Agricultural University, 2021, 26(6): 170-179 |
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| Authors: | LIU Hang LIU Tao LI Shijuan LI Luhu LV Chunyang LIU Shengping |
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| Affiliation: | Institute of Agricultural Information, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China;College of Agriculture, Yangzhou University, Yangzhou 225009, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | wheat ear counting density map regression residual network |
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