本文提出一种轻量化改进的MaxViT模型，通过集成SE模块和GRN技术优化结构，并结合多源数据集（5234张图像）进行玉米叶片病害检测。实验表明，该模型在四分类任务中准确率达99.24%，推理速度达0.0...

在Scikit-Learn中使用KNN（K最近邻算法），代码体现了机器学习项目的典型工作流：数据准备→特征工程→模型训练→参数调优→性能评估。特别值得注意的是对数据分布保持（stratify）、特征标准化...

本文介绍了基于UNetFormer的城市绿地智能提取系统开发与实践经验。通过重构模型预测模块实现单图推理功能，结合Flask框架搭建Web应用，完成从算法到实际软件的转化。在模型优化方面，提出MSC-FF...

我阅读了《Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey》这篇综述论文，它系统性地总结了基于深度学习的图像分割方法，包括语义分割和实例分割。论文详细介绍了卷积神经网络、编码器-解...

在评价一篇论文时，我主要关注多个指标，包括期刊的影响因子、分区、5年影响因子、期刊引用影响指数（JCI）以及是否被SCI、EI、ESI等数据库收录。高影响因子和Q1、Q2分区的期刊通常表明论文具有...

本次我记录一下CV分类任务的数据集分割代码。这次的分割以Plant Village数据集为例。这个数据集是用于农作物病虫害叶片分类领域的。首先我们拿到的原始数据集一般是一个大文件夹内有多个以分类...