【摘 要】
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为实时诊断番茄叶片水分胁迫程度,提出一种叶片水分胁迫程度的诊断方法,该诊断方法包括2部分:叶片分割和水分胁迫程度分类。采用以ResNet101为特征提取卷积网络的Mask RCNN网
【机 构】
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中国农业大学农业农村部农业信息获取技术农业农村部重点实验室,中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室,雅典农业大学农业工程系
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2019YFD1001903、2016YED0201003)
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为实时诊断番茄叶片水分胁迫程度,提出一种叶片水分胁迫程度的诊断方法,该诊断方法包括2部分:叶片分割和水分胁迫程度分类。采用以ResNet101为特征提取卷积网络的Mask RCNN网络对背景遮挡的番茄叶片进行实例分割,通过迁移学习将Mask RCNN在COCO数据集上预训练得到的权重用于番茄叶片的实例分割,保留原卷积网络的训练参数,只调整全连接层。利用卷积网络提取的特征,可将番茄叶片分割视为区分叶片与背景的一个二分类问题,以此来分割受到不同水分胁迫的番茄叶片图像。利用微调后的DenseNet169图像分类
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