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基于深度學習的圖像分割方法，主要研究領(lǐng)域是在于語義分割，即根據(jù)圖片內(nèi)容，將圖像分為多個有含義的部分，對于農(nóng)產(chǎn)品分類而言有著革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡FCN是深度學習用于進行圖像分割的先驅(qū)，以分類模型AlexNet為基礎(chǔ)，將其3層全連接層轉(zhuǎn)化為反卷積層進行上采樣，從而將輸出有特征分類轉(zhuǎn)化為區(qū)域特征熱力圖。










據(jù)統(tǒng)計，每年有超過1200噸的糧食受到重金屬污染，直接經(jīng)濟損失超過200億元；全世界每年有300萬農(nóng)藥者，我國每年因農(nóng)藥污染食品而造成的人數(shù)月20萬；我國每年生產(chǎn)約12萬噸，其中有9.7噸用于畜牧業(yè)養(yǎng)殖；我國濫用食品添加劑的問題占食品問題的24.8%；在食物的事件中，微生物性的人數(shù)占總?cè)藬?shù)的53.7%。重金屬通常指的是密度高于4.5g/m3的金屬，一般常見的重金屬有、鉛、鎘等，這些重金屬的生物毒性非常大，對環(huán)境的污染非常嚴重。

基于深度學習的圖像分割方法，主要研究領(lǐng)域是在于語義分割，即根據(jù)圖片內(nèi)容，將圖像分為多個有含義的部分，對于農(nóng)產(chǎn)品分類而言有著革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡FCN是深度學習用于進行圖像分割的先驅(qū)，以分類模型AlexNet為基礎(chǔ)，將其3層全連接層轉(zhuǎn)化為反卷積層進行上采樣，從而將輸出有特征分類轉(zhuǎn)化為區(qū)域特征熱力圖。

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