数字化自然历史标本深度学习补充材料2

数据集概述

本数据集为一篇发表于2017年的研究论文的补充材料，包含一个用于定义和训练未染色/染色样本卷积神经网络（CNN）的标注笔记本，为理解深度学习在数字化自然历史标本分类中的应用提供技术细节支持。

文件详解

• 文件名称: oo_162585.pdf
• 文件格式: PDF (.pdf)
• 文件内容: 标注笔记本，记录了未染色/染色样本CNN模型的定义与训练过程，无公开内容预览。

数据来源

Schuettpelz E, Frandsen P, Dikow R, Brown A, Orli S, Peters M, Metallo A, Funk V, Dorr L（2017）研究论文补充材料

适用场景

• 计算机视觉研究: 分析深度学习模型在生物标本图像分类中的技术实现
• 自然历史数字化应用: 探索卷积神经网络在标本自动识别领域的实践方法
• 学术论文复现: 为相关研究提供模型训练流程的参考文档
• 博物馆数字化技术研究: 支撑自然历史标本数字化处理的技术优化研究