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本发明属于图像处理技术领域,公开了一种面向植物表型研究的叶片实例分割方法,包括数据预处理:改变图像分辨率及图像重命名;数据集标注:对数据集中的原始图像进行重新标注,得到每张图片的json标注文件;参数设置:设置适合本数据集的最优模型参数;模型训练:用处理好的数据集在以ResNet101与FPN相结合作为主干架构的Mask‑RCNN源码上训练,得到对于植物叶片的实例分割模型;模型评估:利用训练好的Mask‑RCNN模型进行预测,计算出类别平均精确度。本发明是针对国际上公开植物分割数据集CVPPP及
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113344934 A
(43)申请公布日 2021.09.03
(21)申请号 202110659687.X
(22)申请日 2021.06.15
(71)申请人 重庆交通大学
地址
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