Zobrazeno 1 - 10
of 31
pro vyhledávání: '"Chaudhury, Ayan"'
Autor:
Chaudhury, Ayan, Ward, Christopher, Talasaz, Ali, Ivanov, Alexander G., Brophy, Mark, Grodzinski, Bernard, Huner, Norman P. A., Patel, Rajni V., Barron, John L.
Machine vision for plant phenotyping is an emerging research area for producing high throughput in agriculture and crop science applications. Since 2D based approaches have their inherent limitations, 3D plant analysis is becoming state of the art fo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1705.00540
Autor:
Chaudhury, Ayan, Barron, John L.
We present an approach to match partially occluded plant leaves with databases of full plant leaves. Although contour based 2D shape matching has been studied extensively in the last couple of decades, matching occluded leaves with full leaf database
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1704.08778
Linear Nearest Neighbor (LNN) synthesis in reversible circuits has emerged as an important issue in terms of technological implementation for quantum computation. The objective is to obtain a LNN architecture with minimum gate cost. As achieving opti
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1112.0564
Calibration in a multi camera network has widely been studied for over several years starting from the earlier days of photogrammetry. Many authors have presented several calibration algorithms with their relative advantages and disadvantages. In a s
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1011.0596
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
ICCV 2021-International Conference on Computer Vision
ICCV 2021-International Conference on Computer Vision, Oct 2021, Montreal, Canada. pp.1-3
ICCV 2021-International Conference on Computer Vision, Oct 2021, Montreal, Canada. pp.1-3
International audience; One of the biggest challenges of deep neural network to perform segmentation of point clouds is the requirement of large amount of annotated data, which is expensive in terms of manual labour and time. For the case of plants,
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0635c1ea475e531aa6920d600772ea99
https://hal.science/hal-03540304
https://hal.science/hal-03540304
Publikováno v:
CVPPP-ECCV 2020-Workshop on Computer Vision Problems in Plant Phenotyping
CVPPP-ECCV 2020-Workshop on Computer Vision Problems in Plant Phenotyping, Aug 2020, Glasgow, United Kingdom. pp.1-17
CVPPP-ECCV 2020-Workshop on Computer Vision Problems in Plant Phenotyping, Aug 2020, Glasgow, United Kingdom. pp.1-17
In the realm of modern digital phenotyping technological advancements, the demand of annotated datasets is increasing for either training machine learning algorithms or evaluating 3D phenotyping systems. While a few 2D datasets have been proposed in
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::c0cd88717d4c0b804528b1a5c0c86ee7
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03030004/file/CVPPP_20.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03030004/file/CVPPP_20.pdf
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.