基于Macbm-RCNN的叶片周长和面积测量方法

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摘要：为进一步提高日常背景下叶片周长面积测量精度和便利性，提出一种新的深度卷积网络模型Macbm RCNN，该模型在经典Mask RCNN模型基础上引入注意力机制。Macbm RCNN能对经过压缩处理过的图片进行准确检测和标注，并最终输出叶片周长和面积。通过最终的试验数据表明，Macbm RCNN网络模型的训练准确率相比于Mask RCNN提高1.65%，在复杂图像处理中，平均训练时间提升0.022 s，平均推理时间提升0.018 s。（剩余9898字）

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