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










獸藥殘留是指用藥后蓄積或存留于畜禽機體或產品（如雞蛋、奶品、肉品等）中原型或其代謝產 物，包括與獸藥有關的雜質的殘留。隨著人們對動物源食品由需求型向質量型的轉變，動物源食品中的獸 藥殘留已逐漸成為全世界關注的一個焦點。我們具備先進的農殘、獸殘檢測儀器，通過液相色譜、氣 相色譜、氣質聯用、液質聯用等設備進行定性、定量測定，為客戶提供的農殘、獸殘檢測服務。

基于編碼結構的圖像分割網絡雖然能在復雜背景及環境中基于特征分割出圖像區域，不過其提取的輪廓特征依然較為粗糙，不足為真實尺寸測量提供依據，直到MaskRCNN才做到了像素級圖像分割，為尺寸測量提供了依據。除此之外，MaskRCNN將目標檢測和語義分割結合，對農產品尺寸測量及分類提供了指導性算法，也是目前研究優化的主要方向。

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