《表1 U-Net模型改进前后的分割结果对比》

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《基于U-Net模型的含杂水稻籽粒图像分割》

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从收获试验采集到的实时水稻图像中另取60张8位RGB数字图像，用原始U-Net模型和改进U-Net模型分别进行分割，将训练好的深度学习模型和程序在嵌入式处理器上运行。分别统计出分割结果中水稻籽粒、枝梗、茎秆连通域的正确分割、误分割、漏分割的像素值，计算出准确率和召回率，最后统计得到F1值，如表1所示。