基于深度學(xué)習(xí)的青椒識別研究

摘要： 為解決青椒智能識別問題，以在自然環(huán)境中采集的蘇椒1614圖像為識別對象，采用深度學(xué)習(xí)方法，選擇YOLO-v3,Faster R-CNN和CenterNet 3種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，并比較分析不同深度學(xué)習(xí)模型的識別結(jié)果。試驗結(jié)果表明，F(xiàn)aster R-CNN為青椒識別的最優(yōu)模型，其精度、召回率和F1值分別達到92.4%,79%和85.2%，證明深度學(xué)習(xí)方法能夠有效提取圖...