苜蓿检测迁移学习模型比较：DeepLab V3+ 表现最佳

本研究评估了 DeepLab V3+、SegNet 和 FCN-8s 三种迁移学习模型在苜蓿检测方面的表现。测试结果表明，DeepLab V3+ 模型在苜蓿分割方面表现最佳，ACC 达到 0.95，比 SegNet 和 FCN-8s 模型分别高出 0.13 和 0.09。该模型的 IOU 为 0.73，比 SegNet 和 FCN-8s 模型分别高出 0.16 和 0.13。尽管三种模型的 ACC 值均较高，但 IOU 值较低，说明仍有部分禾本草被误判为苜蓿。