基于深度学习的苹果图像语义分割方法研究

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摘  要：针对现有语义分割方法存在分割速度慢、精度低等不足，通过结合MobileNet模块、深度可分离卷积DSC以及CBAM注意力机制，提出一种基于改进的DeepLabv3+网络的苹果图像分割方法，可用于苹果自动化采摘工作中苹果果实的定位。通过实验探究腐坏程度、腐坏位置、苹果品种以及复杂背景等因素对苹果图像语义分割性能的影响，同时验证该方法的鲁棒性。（剩余7350字）

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