润色下面的中文表述使其表达更加简洁、逻辑性强、学术化。由图2-11可以看出G-R颜色分量差值算法无法检测气候室内顶置光环境下的马铃薯冠层区域示例图像的IOUIoU值为0。Otsu自适应阈值分割算法对于图像中的高亮和阴影区域极为敏感在气候室内顶置光环境下该算法也无法准确地分割马铃薯的冠层区域。相比于G-R颜色分量差值算法与Otsu自适应阈值分割算法Mask R-CNN迁移学习模型获得了最佳的马铃薯冠
通过图2-11可知，G-R颜色分量差值算法和Otsu自适应阈值分割算法均不能准确检测气候室内顶置光环境下的马铃薯冠层区域，其IOUIoU值为0。而相比之下，Mask R-CNN迁移学习模型在该场景下获得了最优的马铃薯冠层分割效果。
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