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Apple detection during different growth stages in orchards using the improved YOLOV3 model 期刊论文
Computers and Electronics in Agriculture, 2019, 期号: 157, 页码: 417-426
作者:  Tian YN(田雨农)
Adobe PDF(4028Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：175/59  |  提交时间：2022/01/07
Apple images acquisition  Image augmentation  Deep learning  YOLOV3-dense  Real-time detection  
基于深度学习的苹果花果信息感知与病虫害诊断技术研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2021
作者:  田雨农
Adobe PDF(34412Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：270/4  |  提交时间：2022/01/06
苹果花实例分割  苹果果实检测  典型病害图像增广  病害诊断  害虫检测  决策管控系统  
Instance segmentation of apple flowers using the improved mask R-CNN model 期刊论文
biosystems engineering, 2020, 期号: 193, 页码: 264-278
作者:  Tian YN(田雨农)
Adobe PDF(4718Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：189/52  |  提交时间：2022/01/06
Apple flower images acquisition  Apple flower images acquisition  Deep learning  MASU R-CNN  Instance segmentation  
A novel quality-of-service-aware web services composition using biogeography-based optimization algorithm 期刊论文
SOFT COMPUTING, 2020, 卷号: 24, 期号: 11, 页码: 8125-8137
作者:  Sangaiah, Arun Kumar;  Bian, Gui-Bin;  Bozorgi, Seyed Mostafa;  Suraki, Mohsen Yaghoubi;  Hosseinabadi, Ali Asghar Rahmani;  Shareh, Morteza Babazadeh
收藏  |  浏览/下载：224/0  |  提交时间：2020/06/22
Web services composition  Web service  Quality of service  Biogeography-based optimization  Cloud computing  
Instance segmentation of apple flowers using the improved mask R-CNN model 期刊论文
BIOSYSTEMS ENGINEERING, 2020, 卷号: 193, 页码: 264-278
作者:  Tian, Yunong;  Yang, Guodong;  Wang, Zhe;  Li, En;  Liang, Zize
Adobe PDF(4718Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：415/112  |  提交时间：2020/06/02
Apple flower images acquisition  Image augmentation  Deep learning  MASU R-CNN  Instance segmentation  
Apple detection during different growth stages in orchards using the improved YOLO-V3 model 期刊论文
COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, 2019, 卷号: 157, 页码: 417-426
作者:  Tian, Yunong;  Yang, Guodong;  Wang, Zhe;  Wang, Hao;  Li, En;  Liang, Zize
Adobe PDF(1152Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：375/114  |  提交时间：2019/07/12
Apple images acquisition  Image augmentation  Deep learning  YOLOV3-dense  Real-time detection