Инструменты глубокого обучения устанавливают эталон точности подсчёта рисовых метёлок на разных стадиях роста
Интегрируя большие свёрточные блоки и новую функцию потерь, модель LKNet эффективно решает такие задачи, как перекрытие целей, смещение аннотаций и вариативность структуры метёлок на разных стадиях роста. Модель демонстрирует высокую производительность и надёжность при тестировании на снимках с БПЛА и различных наборах данных по сельскохозяйственным культурам. Она предлагает высокопроизводительное решение для точного земледелия и растениеводства. … Читать далее