基于深度学习的槟榔轮廓图像分割算法的应用

摘要：

针对目前槟榔点卤工艺中卤水量不好精确控制的问题,文章提出采用深度学习的方式对槟榔内轮廓进行语义分割,分离出内轮廓并计算出相应面积,最后推算出比较准确的卤水量.其中,网络模型以UNet为基础模型,考虑到模型的通用性,将UNet的encoder特征提取部分替换成VGG16网络.实验结果表明,该网络模型对于槟榔内外腔的分割效果很好,分割精度达到97％以上,性能优于不进行迁移学习的UNet.

关键词：语义分割、UNet、VGG16、槟榔轮廓分割

所属期刊栏目：7

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：149-152