leetcode分类-Plant-vs-Weed-Recognition:植物和杂草之间的目标检测分类

上传者: 38727694 | 上传时间: 2021-09-08 17:00:05 | 文件大小: 9.44MB | 文件类型: ZIP
leetcode 分类植物与杂草 田间植物和杂草的目标检测分类。 这是工业项目。 目录 - 关于项目 该项目旨在检测杂草和植物。 该项目是工业项目,其主要目的是制造除草机器人,机器人需要以最低的成本以有效的形式从农场中去除不需要的杂草。 这部分是关于计算机视觉,它将在杂草和植物之间进行区分,并给出杂草所在的坐标。 该领域的照片是由 Rasberry Pi 4B+ 相机拍摄的,并非出于处理目的从互联网上获取。 检测到机器人手臂后,将清除田间杂草。 重要提示 - 这里花被视为植物,叶子被视为杂草,用于非农田项目的试验和测试。 否则项目的代码和目的是绝对正确的。 项目详解 我将提供每一行代码的详细解释。 该项目侧重于使用单发多盒检测器(SSD)在多种植物和杂草之间进行分类 首先,我们将谷歌驱动器与谷歌 Colab 链接,因为我们在谷歌 colab 上运行代码,以便由于使用 GPU 而更快地处理。 此外,这里用于 tensorflow 的版本是 1.15.2 然后将定义训练步骤的数量 - 1000和评估步骤的数量 - 50 。 评估步骤的次数是检查模型在非训练数据上的性能。 现在我们将定义模型

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