基于深度学习的苹果图像语义分割方法研究

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中文摘要：针对现有语义分割方法存在分割速度慢、精度低等不足,通过结合MobileNet模块、深度可分离卷积DSC以及CBAM注意力机制,提出一种基于改进的DeepLabv3+网络的苹果图像分割方法,可用于苹果自动化采摘工作中苹果果实的定位.通过实验探究腐坏程度、腐坏位置、苹果品种以及复杂背景等因素对苹果图像语义分割性能的影响,同时验证该方法的鲁棒性.

外文关键词：

apple imagecrop semantic segmentationautomatic pickingfruit positioningattention mechanism

作者：

樊一杉

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作者单位：

浙江农林大学,杭州 310000

关键词：

苹果图像农作物语义分割自动采摘果实定位注意力机制

出版年：

2023

DOI：

10.20028/j.zhnydk.2023.16.002

智慧农业导刊

ISSN：

年,卷(期)：2023.3(16)

参考文献量4