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  1. TOOL · CL_158801 ·

    AI模型利用多模态数据预测甜椒产量

    研究人员开发了一个新的多模态深度学习框架,用于预测单株植物可收获的甜椒数量。该系统结合了由DinoV3编码器处理的视觉数据和数值果实计数测量,并利用长短期记忆(LSTM)网络来捕捉时间模式。实验表明,与基线模型相比,均方根误差(RMSE)显著降低,并且该框架还使用深度集成(Deep Ensembles)和高斯负对数似然(Gaussian Negative Log-Likelihood)提供了校准的不确定性估计。

  2. TOOL · CL_163908 ·

    AI模型利用多模态数据预测甜椒产量

    研究人员开发了一个新的多模态深度学习框架来预测甜椒的产量。该框架结合了通过DINOv3编码器处理的视觉数据和数字化的果实计数。利用长短期记忆(LSTM)网络捕捉时间模式,与基线方法相比,该模型显著降低了均方根误差(RMSE)。该系统还集成了深度集成和高斯负对数似然,以提供校准的不确定性估计,从而辅助农业决策。