GuavaNet：用于预测消费者对番石榴接受程度自动感官评价的深度学习网络架构
计算机视觉与模式识别
2021-08-06 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
本论文分为两部分：第一部分：基于图像处理与计算机视觉及深度学习的水果、蔬菜、奶酪和鱼类分析综述。其包含对应用于水果、蔬菜、奶酪和鱼类分析的图像处理、计算机视觉与深度学习技术的全面综述。本部分亦作为第二部分的文献综述。第二部分：GuavaNet：用于预测消费者对番石榴接受程度的自动感官评价的深度学习网络架构。本部分介绍一种端到端的深度神经网络架构，可基于感官评价预测消费者对番石榴的接受程度。
引用
@article{arxiv.2108.02563,
title = {GuavaNet: A deep neural network architecture for automatic sensory evaluation to predict degree of acceptability for Guava by a consumer},
author = {Vipul Mehra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.02563},
year = {2021}
}