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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(shí)尺寸測(cè)量提供依據(jù),直到MaskRCNN才做到了像素級(jí)圖像分割,茶葉檢測(cè),為尺寸測(cè)量提供了依據(jù)。除此之外,MaskRCNN將目標(biāo)檢測(cè)和語義分割結(jié)合,對(duì)農(nóng)產(chǎn)品尺寸測(cè)量及分類提供了指導(dǎo)性算法,也是目前研究?jī)?yōu)化的主要方向。

圖像分割算法是用于農(nóng)產(chǎn)品光電檢測(cè)分級(jí)分類的基礎(chǔ)任務(wù),傳統(tǒng)算法的優(yōu)勢(shì)在于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,但對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性較弱。深度學(xué)習(xí)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(dāng)前需要解決的主要問題。在實(shí)際使用中,深度學(xué)習(xí)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(jù)具體的需求選擇合適的算法。
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(shí)尺寸測(cè)量提供依據(jù),直到MaskRCNN才做到了像素級(jí)圖像分割,為尺寸測(cè)量提供了依據(jù)。除此之外,MaskRCNN將目標(biāo)檢測(cè)和語義分割結(jié)合,對(duì)農(nóng)產(chǎn)品尺寸測(cè)量及分類提供了指導(dǎo)性算法,也是目前研究?jī)?yōu)化的主要方向。
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