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基于深度學習的圖像分割方法，主要研究領域是在于語義分割，即根據(jù)圖片內(nèi)容，將圖像分為多個有含義的部分，對于農(nóng)產(chǎn)品分類而言有著革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡FCN是深度學習用于進行圖像分割的先驅(qū)，以分類模型AlexNet為基礎，將其3層全連接層轉(zhuǎn)化為反卷積層進行上采樣，從而將輸出有特征分類轉(zhuǎn)化為區(qū)域特征熱力圖。

為此，我國要借鑒發(fā)達國家的標準，制定更加嚴格的符合出口國要求的質(zhì)量標準，擴大食品出口。綜上所述，食品安全關系到人們的生命健康，所以在對農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留檢測中應合理應用食品安全檢測技術(shù)。一方面，各級與食品安全監(jiān)管部門需要對食品安全問題提高重視，確保監(jiān)督制度落實到地；另一方面，也應不斷升級食品安全檢測技術(shù)，鼓勵相關企業(yè)主動進行農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留檢測，保障食品安全，讓消費者能夠買得放心、吃得放心。

另一方面，通過農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全檢驗檢測，可以將質(zhì)量不合格、不達標的農(nóng)產(chǎn)品在市場之外，如重金屬、農(nóng)藥殘留超標的農(nóng)產(chǎn)品，進而保障農(nóng)產(chǎn)品的食用安全，確保人們的飲食健康。而如果是對于做種使用或其他農(nóng)業(yè)生產(chǎn)使用的農(nóng)產(chǎn)品來說，通過質(zhì)量安全檢驗檢測，則可以促進后期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的品質(zhì)與產(chǎn)量。 農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量檢測的程序①  抽樣（送樣） ②  檢驗 ③  等級確定（出報告）。