基于迁移学习的混作作物冠层区域检测研究

目前，混作作物冠层区域检测领域，深度学习尤其是迁移学习方法的应用研究较为有限。研究人员Abdalla等[115]采用基于ImageNet数据库预训练的VGG-16网络模型成功实现了田间油菜的语义分割。本研究结果与Abdalla等[115]的实验结论一致，验证了迁移学习作为一种极具潜力的方法能够在复杂的光照条件和生长环境下准确、快速地预测作物的像素级冠层分布情况。