《表4 不同网络识别效果对比》

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《自然场景下基于改进LeNet卷积神经网络的苹果图像识别技术》

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为进一步验证算法的优越性，将本算法与基于ResNet-44的R-FCN网络、基于ResNet-101的R-FCN网络以及基于ResNet-50的R-FCN网络进行对比[15]，结果如表4所示。与其他网络算法相比，本文设计的基于改进LeNet卷积神经网络的苹果识别方法具有较强的抗干扰能力，识别成功率高，识别速度快，对枝叶遮挡、光线变化等影响均具有相对较好的鲁棒性。