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圖像分割算法(fa)(fa)是用(yong)于(yu)(yu)農(nong)產(chan)品光電檢(jian)測分級(ji)分類的基礎任務，傳統算法(fa)(fa)的優(you)勢在于(yu)(yu)結(jie)構簡單(dan)，但對(dui)復雜環(huan)境的適(shi)應性(xing)較弱(ruo)。深(shen)度(du)學習方法(fa)(fa)受(shou)到環(huan)境影響較少，但需大量樣本支持，如何正(zheng)確的獲取樣本，以(yi)及提高(gao)算法(fa)(fa)的整體效率(lv)是當前需要解(jie)決(jue)的主要問題。在實(shi)際使用(yong)中(zhong)，深(shen)度(du)學習由(you)于(yu)(yu)性(xing)能問題尚無法(fa)(fa)完全(quan)取代傳統算法(fa)(fa)，使用(yong)者可以(yi)根據具體的需求選(xuan)擇合適(shi)的算法(fa)(fa)。
基(ji)于編碼結(jie)構(gou)的(de)圖像分割網絡(luo)雖然能在復雜背景及(ji)(ji)環(huan)境中基(ji)于特征(zheng)分割出圖像區域，不(bu)過其提取的(de)輪廓特征(zheng)依然較(jiao)為粗(cu)糙，不(bu)足為真(zhen)實(shi)尺(chi)寸測量(liang)提供依據，直到MaskRCNN才做到了(le)(le)像素級圖像分割，為尺(chi)寸測量(liang)提供了(le)(le)依據。除此之外，MaskRCNN將目標(biao)檢測和語義分割結(jie)合，對農產品尺(chi)寸測量(liang)及(ji)(ji)分類(lei)提供了(le)(le)指導性算法，也是(shi)目前研究優化的(de)主要方向。
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第5年
