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河道治理:基于深度学习的河道漂浮物图像识别与预测
被引量:
1
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作者
马菲
《区域治理》
2019年第46期146-148,共3页
本文我们在于了解目标检验模型在检验水面漂浮物,尤其是非物体种类时的属性。基于此,我们开发了一个小型水面漂浮物数据集,该集合涵盖了漂浮着的落叶和水草。之后我们通过预训练模型收集水面漂浮物的数据资料,检验对水面漂浮物的范围,...
本文我们在于了解目标检验模型在检验水面漂浮物,尤其是非物体种类时的属性。基于此,我们开发了一个小型水面漂浮物数据集,该集合涵盖了漂浮着的落叶和水草。之后我们通过预训练模型收集水面漂浮物的数据资料,检验对水面漂浮物的范围,达成预期学习目标。
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关键词
河道治理
深度学习
河道漂浮物
图像识别与预测
下载PDF
职称材料
题名
河道治理:基于深度学习的河道漂浮物图像识别与预测
被引量:
1
1
作者
马菲
机构
上海立信会计金融学院
出处
《区域治理》
2019年第46期146-148,共3页
文摘
本文我们在于了解目标检验模型在检验水面漂浮物,尤其是非物体种类时的属性。基于此,我们开发了一个小型水面漂浮物数据集,该集合涵盖了漂浮着的落叶和水草。之后我们通过预训练模型收集水面漂浮物的数据资料,检验对水面漂浮物的范围,达成预期学习目标。
关键词
河道治理
深度学习
河道漂浮物
图像识别与预测
分类号
TV856 [水利工程—水利水电工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
河道治理:基于深度学习的河道漂浮物图像识别与预测
马菲
《区域治理》
2019
1
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