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基于深度學習的圖像分割方法,主要研究領域是在于語義分割,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FCN是深度學習用于進行圖像分割的先驅(qū),以分類模型AlexNet為基礎,將其3層全連接層轉(zhuǎn)化為反卷積層進行上采樣,從而將輸出有特征分類轉(zhuǎn)化為區(qū)域特征熱力圖。










獸藥殘留是指用藥后蓄積或存留于畜禽機體或產(chǎn)品(如雞蛋、奶品、肉品等)中原型或其代謝產(chǎn) 物,包括與獸藥有關的雜質(zhì)的殘留。隨著人們對動物源食品由需求型向質(zhì)量型的轉(zhuǎn)變,動物源食品中的獸 藥殘留已逐漸成為全世界關注的一個焦點。我們具備先進的農(nóng)殘、獸殘檢測儀器,通過液相色譜、氣 相色譜、氣質(zhì)聯(lián)用、液質(zhì)聯(lián)用等設備進行定性、定量測定,為客戶提供的農(nóng)殘、獸殘檢測服務。

基于編碼結構的圖像分割網(wǎng)絡雖然能在復雜背景及環(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將目標檢測和語義分割結合,對農(nóng)產(chǎn)品尺寸測量及分類提供了指導性算法,也是目前研究優(yōu)化的主要方向。

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