基于深度学习的槟榔轮廓图像分割算法的应用

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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。（剩余6567字）

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