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2025 article

115. Deep learning for individual pig identification: Evaluating depth image-based classification using ResNet50, Xception, VGG16, and DenseNet121

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Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
115. Deep learning for individual pig identification: Evaluating depth image-based classification using ResNet50, Xception, VGG16, and DenseNet121
Date Crossref
01/10/2025
Éditeur
Elsevier BV
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • University of Nebraska–Lincoln pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • University of Nebraska System pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Roman L. Hruska U.S. Meat Animal Research Center pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • University of Nebraska-Lincoln Biological System Engineering pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

University of Nebraska–Lincoln, University of Nebraska System et Roman L. Hruska U.S. Meat Animal Research Center, avec 1 autre affiliation.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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