Deep transfer learning for enhanced recognition of flowers in the wild
时间: 2024-06-05 16:08:30 浏览: 22
可以使用深度迁移学习来增强野外花卉识别。深度迁移学习是通过将预训练模型的知识转移到新任务中来提高模型效果的一种机器学习技术。对于野外花卉识别,可以使用大规模的图像分类预训练模型,如ImageNet,将其在花卉图像上微调,以进行图像分类和识别。此外,可以使用数据增强技术来增加训练数据,提高模型的鲁棒性。
相关问题
enhanced version of the academic phrasebank
学术短语库的增强版是一个旨在为学术写作提供更全面和多样化短语资源的工具。这个增强版短语库不仅包含了基本的学术短语,还拓展了范围来满足各个学科以及不同类型的学术写作需求。
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ATTENTION MECHANISM ENHANCED KERNEL PREDICTION NETWORKS FOR DENOISING OF BURST IMAGES
引用\[1\]:本文提出了一种针对突发图像去噪的关注机制增强核预测网络AME KPN。该网络利用关注模块细化特征图,并充分利用帧间和帧内冗余。AME KPN通过自适应卷积运算预测内核,将粗略像素恢复到其相应位置,并对残差进行加权和求和以补偿有限预测内核的接受域。仿真和实验结果表明,AME KPN在突发图像去噪中具有鲁棒性。\[1\]
回答: "Attention Mechanism Enhanced Kernel Prediction Networks for Denoising of Burst Images"是一篇关于突发图像去噪的研究论文。该论文提出了一种名为AME KPN的网络,利用关注机制和核预测来进行图像去噪。AME KPN通过细化特征图和利用帧间和帧内冗余来提高去噪效果。该网络使用自适应卷积运算预测内核,并对残差进行加权和求和以补偿预测内核的接受域。仿真和实验结果表明,AME KPN在突发图像去噪中表现出鲁棒性。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第165期】Mon, 21 Oct 2019](https://blog.csdn.net/u014636245/article/details/102672858)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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