文件名称：deepplantphenomics:用于植物表型的深度学习
文件大小：129.54MB
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更新时间：2024-05-27 05:07:30
Python
已淘汰 不再积极维护深度植物物候学。 它可在此处用于历史用途-但是，它按原样提供，没有计划的更新或错误修复。 请参阅进行讨论。 深度植物物候学 深度植物表象学（DPP）是使用深度学习进行植物表型分析的平台。 可以将其视为植物科学家的 。 DPP集成了进行学习。 这意味着它既可以在CPU和GPU上运行，又可以轻松地跨设备扩展。 阅读教程，或者查看包含的例子。 您也可以阅读。 DPP的维护。 :sheaf_of_rice: :Canada: 什么是深度学习？ 原则上，DPP为植物表型和相关应用程序提供深度学习功能。 深度学习是一类技术，其中包含许多不同类型的神经网络。 深度学习技术在许多基于图像的任务中处于领先地位，包括图像分类，对象检测和定位，图像分割等。 我该怎么办？ 该软件包提供了两件事： 1.使用预训练的神经网络使有用的工具成为可能 例如，调用tools.predict_rosette_leaf_count(