基于深度学习的图像分割方法，主要研究领域是在于语义分割，即根据图片内容，蔬菜检测方法，将图像分为多个有含义的部分，对于农产品分类而言有着革命性的意义。全卷积网络FCN是深度学习用于进行图像分割的先驱，以分类模型AlexNet为基础，将其3层全连接层转化为反卷积层进行上采样，从而将输出有特征分类转化为区域特征热力图。
各种新型显色剂和高灵敏度的显色体系不断涌现，为建立高灵敏度的试纸检测方法提供了更大的发展空间。如薛文静等以0.1%镉试剂的乙醇溶液为显色剂，定量分析用慢速中性滤纸为载体，制备镉快速检测试纸，标准系列色阶为0～5.0mg·L-1。该试纸性质稳定，在避光干燥条件下可保存5个月，在pH 5～8范围内pH对显色结果影响不大。
基于深度学习的图像分割方法，主要研究领域是在于语义分割，即根据图片内容，将图像分为多个有含义的部分，对于农产品分类而言有着革命性的意义。全卷积网络FCN是深度学习用于进行图像分割的先驱，以分类模型AlexNet为基础，将其3层全连接层转化为反卷积层进行上采样，从而将输出有特征分类转化为区域特征热力图。
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