【摘 要】
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采用Mask R-CNN和YOLOv3算法对复杂背景场景下的柚子进行目标识别和分割,通过微调方法训练了2个实例分割模型,并应用于柚子相关目标的识别和分割。结果表明,YOLOv3模型的帧速率为18～20 FPS,Mask R-CNN模型的帧速率为0.5～2 FPS,YOLOv3模型的目标检出率比Mask R-CNN模型少30%以上,包围框定位精度比Mask R-CNN模型偏离10%以上。基于Mask
【机 构】
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广东省山区特色农业资源保护与精准利用重点实验室,嘉应学院计算机学院,华南农业大学工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFD0200700),广东省科技计划项目(2017A020208046),广东省农村科技特派员重点派驻任务(KTP20200281),广东省科技创新战略专项资金项目(PDJH2020b0549),嘉应学院创新强校项目(2015(3-6-25))。
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采用Mask R-CNN和YOLOv3算法对复杂背景场景下的柚子进行目标识别和分割,通过微调方法训练了2个实例分割模型,并应用于柚子相关目标的识别和分割。结果表明,YOLOv3模型的帧速率为18～20 FPS,Mask R-CNN模型的帧速率为0.5～2 FPS,YOLOv3模型的目标检出率比Mask R-CNN模型少30%以上,包围框定位精度比Mask R-CNN模型偏离10%以上。基于Mask R-CNN模型输出的Mask提出的外形估算方法,免标定像素尺寸,时间复杂度为T(n),便于轮廓对比。基
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