Giancarlo Sportelli

使用X射线图像对夏威夷果进行质量评估的深度学习基准

研究人员开发了一个用于使用X射线图像对夏威夷果质量进行分类的深度学习基准。该研究涉及799张分割的X射线图像，评估了各种单一模型配置和集成模型。一个结合了使用二元交叉熵训练的卷积神经网络和冻结的Swin Transformer的集成模型达到了86.3%的最高平衡准确率。研究结果强调了深度学习在自动化农业质量评估方面的潜力，并突出了对小型、不平衡数据集进行严格评估和数据整理的必要性。