基于深度學(xué)習的圖像分割方法，主要研究領(lǐng)域是在于語(yǔ)義分割，即根據圖片內容，將圖像分為多個(gè)有含義的部分，對于農產(chǎn)品分類(lèi)而言有著(zhù)革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡(luò )FCN是深度學(xué)習用于進(jìn)行圖像分割的先驅?zhuān)苑诸?lèi)模型AlexNet為基礎，將其3層全連接層轉化為反卷積層進(jìn)行上采樣，從而將輸出有特征分類(lèi)轉化為區域特征熱力圖。
傳統提取算法，闕值提取法是圖像分割中使用較為廣泛的方法，通過(guò)闕值的設置，將處于闕值區間內的像素區域歸納為同一區域，從而分割圖像。此類(lèi)算法的缺陷在于只考慮了目標的灰度信息，從而缺少魯棒性。在這類(lèi)算法中，如何獲取一個(gè)合理的闕值是算法成功的關(guān)鍵，手動(dòng)選取闕值無(wú)法具備通用性，易受環(huán)境變化的影響，主流的選取闕值的方法有類(lèi)間方差法和熵闕值分割法。
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