本文主要研究内容
作者江鹏,陈跃翰（2019）在《基于SSD的苹果叶片病害检测方法》一文中研究指出：本文使用深度学习目标检测SSD算法对三种常见的苹果叶片病虫害——褐斑病、花叶病、铁锈病进行识别检测,实验结果显示该种方法的综合检测性能达到79.63%mAP,为苹果叶片病害的早期诊断提供了一种高性能的解决方案。
Abstract
ben wen shi yong shen du xue xi mu biao jian ce SSDsuan fa dui san chong chang jian de ping guo xie pian bing chong hai ——he ban bing 、hua xie bing 、tie xiu bing jin hang shi bie jian ce ,shi yan jie guo xian shi gai chong fang fa de zeng ge jian ce xing neng da dao 79.63%mAP,wei ping guo xie pian bing hai de zao ji zhen duan di gong le yi chong gao xing neng de jie jue fang an 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自电子技术与软件工程的江鹏,陈跃翰，发表于刊物电子技术与软件工程2019年10期论文，是一篇关于苹果叶片病害论文,深度学习论文,目标检测论文,电子技术与软件工程2019年10期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自电子技术与软件工程2019年10期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：苹果叶片病害论文; 深度学习论文; 目标检测论文; 电子技术与软件工程2019年10期论文;