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學位論文
基於深度學習中數據增強有效性研究─以甘藍菜葉面病蟲害檢測為例
Study on Effectiveness of Data Augmentation for Deep Learning─ A Case Study of the Detection of Cabbage Leaf Diseases and Pests
徐苓毓(Ling-Yuh Hsu)
指導教授 :
游竹
國立宜蘭大學/電機資訊學院/電子工程學系/碩士(2022年)
https://doi.org/10.6820/niu202200206
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生成對抗網路
;
甘藍葉面病蟲害檢測
;
YOLOv5
;
數據增強
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無資料
並列關鍵字
Generative Adversarial Network
;
Cabbage Detection
;
YOLOv5
;
Data Augmentation
延伸閱讀
鄭勝耀(2022)。
葉面施用甜菜鹼對於甘藍淹水與復氧期生理反應之影響
〔碩士論文,國立臺灣大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6342/NTU202200917
張為斌、彭瑞菊、謝明憲、郭明池、邱冠融(2022)。
甘藍適刨絲用品種篩選及其肥培管理之研究
。
臺南區農業改良場研究彙報
,
(79),1-11。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=02556189-N202301110005-00001
鄭尚騏(2020)。
利用資訊科技輔助台灣農產品生產者調節供需之研究-以甘藍菜農為例
〔碩士論文,國立政治大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6814/NCCU202000436
潘怡蓉(2020)。
An Intelligent Knowledge Complex Inference System Based on Combined Neural Networks: Design and Implementation - A Case of Pig Disease Knowledge Building
〔碩士論文,國立屏東科技大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6346/NPUST202000300
吳允誠(2022)。
Design and Implementation of Deep Learning Multi-Object Tracking and Interaction Technologies for Detection of Human and Vehicle Chased by Dog
〔碩士論文,淡江大學〕。華藝線上圖書館。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=U0002-0709202211410100
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