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基于深度学习的玉米苗期杂草分割模型研究
一、引言
随着现代农业的快速发展，精确农业和智能农业已成为农业领域的研究热点。其中，杂草的识别与分割是玉米等农作物生长过程中必不可少的一个环节。利用深度学习技术进行玉米苗期杂草的分割与识别，有助于提升农作物管理的精准性和高效性。本文基于深度学习，提出一种新的玉米苗期杂草分割模型，并对该模型进行了深入的研究与验证。
二、相关研究背景
近年来，深度学习在图像分割领域取得了显著的成果。特别是在农作物生长过程中的杂草识别与分割，深度学习技术为这一领域带来了新的突破。然而，由于玉米苗期杂草的复杂性、多样性以及生长环境的差异，现有的模型仍存在误识别、分割不准确等问题
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