本研究运用卷积神经网络（CNN）技术，旨在有效地区分农田中的作物幼苗和杂草幼苗。通过深度学习方法提高农业管理效率，减少人工成本，并促进可持续农业生产方式的发展。
植物苗种分类
背景介绍：
图像分类是机器学习与深度学习领域一个非常重要的问题。
在这个项目里，我将使用来自Kaggle的一个数据集进行研究，该数据集中包含约960种独特植物的图片，这些植物属于12个物种的不同生长阶段。这个数据集包括带有标注信息的RGB图像，并且物理分辨率约为每毫米10像素。
此数据库由奥尔胡斯大学信号处理小组工程系上传，为社区提供了尝试不同图像识别技术的机会，同时也成为了一个相互交流思想的地方。
该数据库在南丹麦大学和奥尔胡斯大学的合作下，在奥尔胡斯大学Flakkebjerg研究站进行了记录。数据集的训练部分包含无节段单株植物的数据。
该项目的一个核心问题是杂草幼苗与农作物幼苗非常相似，因此我们的目标是利用机器学习及深度学习技术来区分它们，并为农业应用提供帮助。
项目报告可以查阅相关文档以获取更多信息。
5星
