基于語義分割的芒果表皮缺陷識別

打開文本圖片集

摘要： 【目的】運用語義分割技術(shù)自動識別芒果及其表皮缺陷，實現(xiàn)芒果的質(zhì)量評估及分選，為芒果質(zhì)量快速無損檢測提供參考?！痉椒ā坎杉匀画h(huán)境下的多場景芒果表皮缺陷圖像用于模型的訓練與測試，將聯(lián)合上采樣金字塔（Joint pyramid upsampling，JPU） 結(jié)構(gòu)替換DeepLabV3+中空洞空間卷積池化金字塔（Atrous spatial pyramidpooling，ASPP），將Atrous-ResNet 模型替換DeepLabV3+中Xception 模型，采用類別像素準確率（Class pixelaccuracy，CPA）、平均像素準確率（Mean pixel accuracy，MPA）、平均交并比 （Mean intersection over union，MIoU）作為模型的精度評價指標。（剩余380字）