利用高光谱成像与深度学习测量水果成熟度
计算机视觉与模式识别
2021-04-21 v1
摘要
我们提出一种利用高光谱相机与合适深度神经网络架构测量水果成熟度的系统。该架构在水果成熟度状态预测上优于有竞争力的基线模型。为此,我们记录了一个 ripening 牛油果与猕猴桃的数据集,并将其公开。我们还以易于适配其他水果的方式描述了数据收集过程。训练好的网络经过经验验证,且我们研究了所学特征。此外,引入了一种可视化成熟过程的技术。
引用
@article{arxiv.2104.09808,
title = {Measuring the Ripeness of Fruit with Hyperspectral Imaging and Deep Learning},
author = {Leon Amadeus Varga and Jan Makowski and Andreas Zell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.09808},
year = {2021}
}
备注
IJCNN 2021 (Accepted 10.04.21)