农业机器人可以通过识别和定位田间的农作物和杂草来执行精确的杂草控制。通常，图像处理依赖于机器学习。然而，这需要庞大且多样化的训练数据集。
关于arXiv.org的最新论文建议使用生成对抗网络生成半人工图像，该图像可用于增加原始训练数据集并使之多样化。对应于农作物和杂草植物的图像区域被合成的，逼真的对应物替代。
而且，近红外数据与RGB通道一起使用。在性能评估过程中，与仅使用原始数据集相比，使用合并合成数据集的原始数据集可以显着提高分割质量。与仅使用原始数据集相比，仅使用合成数据集还可以带来竞争优势。
去哪儿今日正式纽交所上市最大融资额1 47亿美元。...
重庆银行H股上市终亮相助力小微企业融资突围。三家...
乳粉行业重组方案已上报国务院待批业界仍有争议。...
众筹平台Kickstarter迎来里程碑发展成功融资项目超...
