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基于深度学习的四种阔叶材材种辨识研究 被引量:1
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作者 王涛 杨霄霞 +3 位作者 高宜生 葛浙东 刘晓平 周玉成 《计算机时代》 2022年第11期76-80,共5页
阔叶材材种辨识,需对其染色、制片,在显微镜下观察木材标本结构,这一过程步骤繁琐且耗时长。针对此问题,采用深度学习,实现阔叶材快速、准确检测。基于深度学习方法,分别选择YOLOv3框架以及SSD框架。试验结果表明,基于YOLOv3和SSD框架... 阔叶材材种辨识,需对其染色、制片,在显微镜下观察木材标本结构,这一过程步骤繁琐且耗时长。针对此问题,采用深度学习,实现阔叶材快速、准确检测。基于深度学习方法,分别选择YOLOv3框架以及SSD框架。试验结果表明,基于YOLOv3和SSD框架的四种阔叶材辨识的平均精度值分别为91.57%和91.17%,检测用时分别为1.185s和0.608s。这两种框架都可实现四种阔叶材材种高效、准确辨识,证明深度学习方法可以作为四种阔叶材辨识的技术手段。 展开更多
关键词 阔叶材辨识 CT YOLOv3 SSD 深度学习
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