卷积神经网络在草坪测量中的应用-研究论文

【文件属性】：
文件名称：卷积神经网络在草坪测量中的应用-研究论文
文件大小：719KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-19 23:06:40
Lawn Measurement Convolutional Neural Network 草坪面积测量是图像处理和深度学习的应用。 研究人员使用分层网络，分割的图像和其他方法来测量草坪面积。 方法的有效性和准确性各不相同。 在这个项目中，深度学习方法，特别是卷积神经网络，被用于测量草坪面积。 我们使用Python中的Keras和TensorFlow开发了一个在房屋数据集上经过训练的模型，然后使用ScikitLearn（Python中的机器学习库）中的GridSearchCV调整了参数，以估计草坪面积。 卷积神经网络或不久的CNN表现出较高的准确性（94 -97％）。 我们可能会得出结论，深度学习方法（尤其是CNN）可能是一种具有很高的最新准确性的好方法。