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摘要
为解决杂交水稻育种授粉过程中父母本区分的精确性和实时性问题，本研究提出一种基于全卷积神经网络的改进DeepLabV3+水稻育种父母本区分的语义分割模型。采用轻量化的主干网络MobileNetV2结构替换原DeepLabV3+的主干网络Xception模型，使之更适合应用于移动设备，并提出一种联系较为紧密的低层次信息提取方法，将较低层次信息和较高层次信息初步融合来作为原低层次信息的输入，使网络获得更加密集的信息，从而增强网络对于细节的提取能力。结果表明，改进的DeepLabV3+模型具有更高的杂交水稻制种的父本和母本的分割精度，并减少了模型训练和图片预测时间。将改进后的网络与其他主流网络和先进网络相比，各项精度均有所提高。本研究为深度学习在农业视觉机器人领域中的发展提供了参考。
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