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Diagnosis of Typical Apple Diseases: A Deep Learning Method Based on MultiScale Dense Classification Network 期刊论文
Frontiers in Plant Science, 2021, 期号: 12, 页码: 1-12
作者:  Tian YN(田雨农)
Adobe PDF(4280Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：171/28  |  提交时间：2022/01/07
apple disease diagnosis  Cycle-GAN  Multi-scale connection  DenseNet  deep learning  
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：151/38  |  提交时间：2022/01/06
Apple flower images acquisition  Apple flower images acquisition  Deep learning  MASU R-CNN  Instance segmentation  
Detection of Apple Lesions in Orchards Based on Deep Learning Methods of CycleGAN and YOLOV3-Dense 期刊论文
Journal of Sensors, 2019, 期号: 2019, 页码: 1-13
作者:  Tian YN(田雨农)
Adobe PDF(26755Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：142/34  |  提交时间：2022/01/06
optical sensors  deep learning  lesion detection  CycleGAN  DenseNet  YOLO-V3 model  
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：131/42  |  提交时间：2022/01/07
Apple images acquisition  Image augmentation  Deep learning  YOLOV3-dense  Real-time detection