Dissimilarity-based active learning for embedded weed identification

Weed identification helps ensure crop yield and realize precision agriculture. Although the deep learning-based methods have achieved high performance, their needed large-scale annotated data is difficult to obtain, and the massive parameters lead to difficulties in model deployment in embedded applications. To develop efficient crop weeds classification system, we propose a dissimilarity-based method to select few but representative samples and consider data diversity. |

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
109    291    1    23-04-2024
54    49    3    23-04-2024
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.