改进SSD算法在骏枣黑斑病识别模型研究
骏枣具有非常好的营养价值,但是由于引进时间短,黑斑病等时常发生.目标检测是机器视觉近几年的研究热点,深度学习目标检测SSD算法在精度上和速度上都占优势,虽然在小目标上研究现状比较少,但是未来必然是SSD算法的拓展延伸热点.本文采用SSD算法对黑斑病进行识别探究,近期多种文献的作者研究SSD算法,一般是研究该算法的FPN、网络结构、极大值抑制等情况.其实验结果都有非常好的鲁棒性,SSD算法目标识别中确实是一个优秀的算法.
SSD算法、骏枣、黑斑病、目标识别
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S-3(农业科学研究、试验)
2022-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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