机构名称：
¥ 1.0
数据集中的每个图像的卷积。然后，他们使用LVQ算法进行图像分类和疾病检测。在他们的研究中，他们得出的结论是，使用CNN的LVQ算法有效地对番茄叶疾病的类型进行了分类。Halil Durmus等。 al。 [5]在他们的研究中，试图在硬件Nvidia Jetson TX1上的两个体系结构的帮助下进行疾病检测。 在他们的研究中，他们得出的结论是，Alexnet不适合在移动设备上进行疾病检测，因为Alexnet开发的模型非常笨重，大小为227.6 mbyte，而在Squeezenet架构上开发的模型非常小，大小为2.9Mbyte，大小为2.9mbyte，并且在推断时间的范围也有很大改善。 因此，Squeezenet是Nvidia Jetson TX1等移动设备的最佳架构。 U. Atila等。 al。 [6]试图将最新的深神经净结构与有效网络深度学习结构进行比较，以检测Google云环境中的植物叶子疾病的检测。 他们发现准确性有效网络体系结构比其他CNN体系结构更好，精度为99.97％。 有效网络的精度也比其他CNN体系结构更好。Halil Durmus等。al。[5]在他们的研究中，试图在硬件Nvidia Jetson TX1上的两个体系结构的帮助下进行疾病检测。在他们的研究中，他们得出的结论是，Alexnet不适合在移动设备上进行疾病检测，因为Alexnet开发的模型非常笨重，大小为227.6 mbyte，而在Squeezenet架构上开发的模型非常小，大小为2.9Mbyte，大小为2.9mbyte，并且在推断时间的范围也有很大改善。因此，Squeezenet是Nvidia Jetson TX1等移动设备的最佳架构。U. Atila等。 al。 [6]试图将最新的深神经净结构与有效网络深度学习结构进行比较，以检测Google云环境中的植物叶子疾病的检测。 他们发现准确性有效网络体系结构比其他CNN体系结构更好，精度为99.97％。 有效网络的精度也比其他CNN体系结构更好。U. Atila等。al。[6]试图将最新的深神经净结构与有效网络深度学习结构进行比较，以检测Google云环境中的植物叶子疾病的检测。他们发现准确性有效网络体系结构比其他CNN体系结构更好，精度为99.97％。有效网络的精度也比其他CNN体系结构更好。
使用Inception V3
主要关键词
相关文件推荐
