数字化自然历史标本深度学习应用补充材料4

数据集概述

本数据集是关于数字化自然历史标本深度学习应用研究的补充材料，为一份标注好的笔记本，用于定义和训练卷柏/石松的卷积神经网络（CNN）模型，支持相关研究的方法复现与技术验证。

文件详解

• 文件名称: oo_162589.pdf
• 文件格式: PDF (.pdf)
• 文件内容: 标注好的笔记本，核心内容包括卷柏/石松卷积神经网络的定义逻辑、训练流程说明等，为研究中使用的深度学习模型提供详细的方法记录。

数据来源

Biodiversity Data Journal

适用场景

• 计算机视觉研究: 可用于复现自然历史标本图像分类的卷积神经网络训练过程
• 生物多样性信息学: 支持数字化标本自动识别技术的方法验证与优化
• 深度学习应用案例: 为相关领域研究者提供将CNN应用于生物图像分析的实践参考
• 自然历史标本数字化研究: 辅助探索深度学习在标本资源数字化利用中的价值