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ICL Leaf Database.rar

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简介：
ICL Leaf Database 是一个包含大量叶片图像的数据集，用于植物学研究和计算机视觉技术的发展。该数据库旨在帮助研究人员识别、分类及分析不同种类的叶子特征。 植物叶片数据集包含多种植物的叶片图像，涵盖了220类不同的植物。每种植物有60张不同角度的单幅图像供学习和下载。

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  • ICL Leaf Database.rar
    优质
    ICL Leaf Database 是一个包含大量叶片图像的数据集，用于植物学研究和计算机视觉技术的发展。该数据库旨在帮助研究人员识别、分类及分析不同种类的叶子特征。 植物叶片数据集包含多种植物的叶片图像，涵盖了220类不同的植物。每种植物有60张不同角度的单幅图像供学习和下载。
     
  • Biochemical Models for Leaf Photosynthesis
    优质
    《叶绿体光合作用生化模型》一书探讨了叶片中复杂的光合作用过程，通过建立数学和计算模型来解析碳固定、能量转换及环境因素的影响。 This book is the cornerstone of leaf photosynthesis models, enabling the estimation of photosynthetic rates in vivo.
     
  • VTK-vs2017构建由leaf
    优质
    简介：本项目致力于在Visual Studio 2017环境下成功构建VTK（The Visualization ToolKit）库的工作流程与解决方案分享，旨在为开发者提供详细的配置和编译指南。由用户“leaf”维护更新。 在Windows环境下使用CMake与Visual Studio 2017编译VTK-8.2.0工程，并包含examples和release动态库。通过源码自行编译的目的在于集成Qt组件包，以便后续开发中能够结合Qt进行界面三维显示的开发。
     
  • Multiclass Plant Leaf Disease Detection and Classification...
    优质
    本文探讨了一种多分类植物叶片病害检测与识别方法，利用深度学习技术自动诊断作物疾病，提高农业管理效率。 编写了用于将叶子分类为以下类型之一的Matlab代码：Alternaria Alternata、Anthracnose、Bacterial Blight、Cercospora Leaf Spot 和 Healthy Leaves。该分类由Multiclass SVM（一对一）完成。 运行步骤如下： 1. 将文件夹Leaf_Disease_Detection_code放置在Matlab路径中，并将所有子文件夹添加到该路径。 2. 运行DetectDisease_GUI.m脚本。 3. 在GUI界面，点击“加载图像”，从Manus Disease数据集中选择并加载图片。随后点击“增强对比度”按钮以优化图像显示效果。 4. 点击Segment Image（分割图像），输入包含感兴趣区域的cluster no（即只有疾病受影响的部分或健康部分）。 5. 最后，点击分类结果查看识别输出，并测量准确性（在这种情况下是区分健康叶子与所有患病类型）。
     
  • Coursera ICL TensorFlow 2 for Deep Learning Specialization: 作业与项目...
    优质
    本课程为深度学习专项课程的一部分，基于TensorFlow 2.0平台，涵盖多个实践性作业和项目，帮助学员掌握现代深度学习技术。 《作业与项目证明书 ICL_Getting_started_with_TensorFlow_2》 该文档为学生在完成“ICL：TensorFlow 2入门”课程中相关作业及项目的认证文件，旨在记录并确认学生的实践成果。 请注意，根据要求对原文进行了处理以符合您的需求。如需进一步修改或有其他具体内容需要调整，请告知我。
     
  • Federated Learning框架Leaf探坑记录
    优质
    本文为作者在研究Federated Learning框架Leaf过程中的心得体会和问题解决记录，旨在分享经验、帮助他人少走弯路。 Leaf是一个来自CMU的联邦学习框架。安装与配置环境的第一步是在GitHub上下载leaf项目，并根据requirements.txt文件中的要求安装所需的库。这里有几个需要注意的地方：首先，使用pip3进行安装可以避免在tensorflow中出现空包的问题；其次，由于目前tensorflow发布了2.0系列版本，而Leaf是基于1.x系列的语法编写的，因此可能需要修改requir以适应当前环境。
     
  • Kaggle Leaf Classification: 植物幼苗分类竞赛
    优质
    简介：Kaggle Leaf Classification竞赛是一项专注于植物识别的机器学习挑战赛，参赛者通过分析和分类不同植物叶片图像来提高对各种作物品种的理解与区分能力。 KaggleLeaf分类竞赛是关于植物幼苗分类的。参赛者需要根据不同的特征来识别和分类植物幼苗。这是一个很好的机会，可以利用机器学习技术提高对植物学的认识，并与其他数据科学家竞争。
     
  • Kaggle-Cassava-Leaf-Disease-Classification：木薯叶病分类的Kaggle竞赛代码...
    优质
    这段简介可以这样写：“Kaggle-Cassava-Leaf-Disease-Classification”项目是一个针对木薯叶病进行分类的比赛代码，旨在通过图像识别技术帮助农民精准诊断作物疾病。 在Kaggle的木薯叶病分类竞赛中，“木薯叶病分类”项目取得了第256名的成绩（总排名为3900中的前7%），并获得了铜牌，比赛于二月份结束。最近整理代码后，我决定将其发布到GitHub上。（尽管整理代码是一项繁琐的工作）。在私有数据集中，我的模型得分为0.8987 。然而，在GitHub上发布的版本得分更高为0.9010 ，如果提交该解决方案，则可以进入银牌区域。 该项目的仓库包括训练和测试部分的完整代码。我使用了一些特定的技术来优化性能： - AMP（自动混合精度）以加快模型训练速度，考虑到Kaggle平台上的GPU时间限制以及我个人使用的较慢GPU。 - 数据增强技术Data8月被证明可以提升模型的表现；我没有采用cutmix或snapmix等方法，因为这些技巧虽然耗时较长但并未显著改善性能。 - K折交叉验证（$ k = 5 $）用于模型训练和评估的稳定性 - 模型集成：EfficientB4是我自己训练的一个版本，而Resnext则是从讨论区获得公开访问权限后使用的。 以上就是我对该项目的一些说明。