基于深度学习的槟榔轮廓图像分割算法的应用

摘要

针对目前槟榔点卤工艺中卤水量不好精确控制的问题,文章提出采用深度学习的方式对槟榔内轮廓进行语义分割,分离出内轮廓并计算出相应面积,最后推算出比较准确的卤水量。其中,网络模型以UNet为基础模型,考虑到模型的通用性,将UNet的encoder特征提取部分替换成VGG16网络。实验结果表明,该网络模型对于槟榔内外腔的分割效果很好,分割精度达到97%以上,性能优于不进行迁移学习的UNet。