基于深度学习的柠檬果实囊瓣计数方法及系统

本发明适用于计算机视觉和深度学习技术领域，提供了基于深度学习的柠檬果实囊瓣计数方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤1：获取柠檬果实横切面图像，并对图像进行预处理；步骤2：使用标注工具对预处理后的图像进行人工标注，生成标注文件，构建训练数据集；步骤3：对训练数据集进行数据增强处理；步骤4：选取实例分割模型，以ResNet50或ResNet101为主干网络，在构建的训练数据集上进行模型训练；步骤5：利用训练好的模型对柠檬果实横切面图像中的囊瓣进行分割；步骤6：根据分割结果对柠檬果实囊瓣进行计数；本发明提高了柠檬果实囊瓣分割和计数的准确性和效率，为柠檬品质评估和品种特性研究提供了有力的技术支持。