基于Mask R-CNN的复杂环境下辣椒识别方法研究

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摘要：针对辣椒采摘机器人在真实场景中辣椒簇状、粘连和光照不均导致无法精准采摘辣椒的问题，提出一种基于Mask R-CNN实例分割网络模型的辣椒识别方法。以真实场景下的辣椒为研究对象，采集自然生长的辣椒图像4 496张，对其中的4 000张进行数据标注作为数据集，通过设置不同的学习率、训练周期和模型网络层对数据集进行训练。（剩余10000字）

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