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基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法，主要研究領(lǐng)域是在于語義分割，即根據(jù)圖片內(nèi)容，將圖像分為多個有含義的部分，對于農(nóng)產(chǎn)品分類而言有著革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN是深度學(xué)習(xí)用于進(jìn)行圖像分割的先驅(qū)，以分類模型AlexNet為基礎(chǔ)，將其3層全連接層轉(zhuǎn)化為反卷積層進(jìn)行上采樣，從而將輸出有特征分類轉(zhuǎn)化為區(qū)域特征熱力圖。
基于編碼結(jié)構(gòu)的圖像分割網(wǎng)絡(luò)雖然能在復(fù)雜背景及環(huán)境中基于特征分割出圖像區(qū)域，不過其提取的輪廓特征依然較為粗糙，不足為真實尺寸測量提供依據(jù)，直到MaskRCNN才做到了像素級圖像分割，為尺寸測量提供了依據(jù)。除此之外，MaskRCNN將目標(biāo)檢測和語義分割結(jié)合，對農(nóng)產(chǎn)品尺寸測量及分類提供了指導(dǎo)性算法，也是目前研究優(yōu)化的主要方向。
圖像分割的準(zhǔn)確性直接作用于目標(biāo)物測量的準(zhǔn)確性，其效率直接影響生產(chǎn)的效率，因而，一個快速準(zhǔn)確圖像分割算法是目標(biāo)識別，分級分類任務(wù)面臨的首要問題。在農(nóng)業(yè)產(chǎn)品分級分類任務(wù)中，圖像分割的目的是將工業(yè)相機采集到的圖片中的農(nóng)產(chǎn)品準(zhǔn)確的提取出來，蔬菜水果檢測，為進(jìn)一步的尺寸測量，分類任務(wù)做好準(zhǔn)備。對于農(nóng)產(chǎn)品圖像分割算法來說，由于受到生產(chǎn)設(shè)備成像質(zhì)量，灰塵污漬，光照條件，陰影等外部因素影響，造成分割的不準(zhǔn)確。本文通過對比不同圖像分割算法，闡述各類算法的優(yōu)缺點，以及各自合適的應(yīng)用場景。
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