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本发明提出了一种基于深度学习的小麦茎秆截面参数检测方法,包括:S1,图像预处理:对原始图片进行图像增强;对图像数据分别采用去均值化和归一化的预处理;设置模型初始权重和损失函数,并选定模型使用的优化器;S2,对图像数据进行标注处理:使用Labelme工具分别对维管束和截面进行标注;对物体逐点标注形成分割图像并生成json文件;对json文件转换后得到维管束标注图和区域标注图;S3,将标注处理后的图像数据输入Res‑Unet网络模型,得到维管束和/或背景分割后图像;S4,将标注处理后的图像数据输入M
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113129281 B
(45)授权公告日 2022.06.21
(21)申请号 202110393704.X G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 2021.04.
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