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安徽省金標準檢測研究院有限公司
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圖像分割算法是用于農產品光電檢測分級分類的基礎任務，傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢在于結構簡單，但對復雜環(huán)境的適應性較弱。深度學習方法受到環(huán)境影響較少，但需大量樣本支持，如何正確的獲取樣本，以及提高算法的整體效率是當前需要解決的主要問題。在實際使用中，深度學習由于性能問題尚無法完全取代傳統(tǒng)算法，使用者可以根據具體的需求選擇合適的算法。
基于編碼結構的圖像分割網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，直到MaskRCNN才做到了像素級圖像分割，為尺寸測量提供了依據。除此之外，MaskRCNN將目標檢測和語義分割結合，對農產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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