《表1 4种方法在羊后腿数据集上的测试结果》

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《基于R2U-Net和空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别》

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4种分割模型的方法评价指标试验结果如表1所示。本文方法在羊后腿缝匠肌数据集上精确度可达到85.37%，当IOU为0.858 8时，本文方法的AP为0.982 0，优于R2U-Net的各指标值，说明本文方法可准确分割出缝匠肌图像，优于U-Net、R2U-Net、Att U-Net算法。本文分割模型的单样本检测时间平均仅为82 ms，可满足羊肉自主分割机器人工作站流水线作业的实时性要求。