马铃薯冠层分割方法比较：DeepLab V3+迁移学习与传统方法
本研究随机选取了280幅田间自然光照条件下的马铃薯RGB图像，其中104幅图像用于DeepLab V3+语义分割模型的训练，36幅图像用于验证，120幅图像用于测试。比较了Otsu自适应阈值分割算法、G-R颜色分量差值算法与DeepLab V3+迁移学习模型得到的马铃薯冠层分割结果，结果见图2-10。
原文地址: https://www.cveoy.top/t/topic/mUfh 著作权归作者所有。请勿转载和采集!
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本研究随机选取了280幅田间自然光照条件下的马铃薯RGB图像，其中104幅图像用于DeepLab V3+语义分割模型的训练，36幅图像用于验证，120幅图像用于测试。比较了Otsu自适应阈值分割算法、G-R颜色分量差值算法与DeepLab V3+迁移学习模型得到的马铃薯冠层分割结果，结果见图2-10。
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