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Corn kernel classification from few training samples

Artificial Intelligence in Agriculture 2023年第3期9卷 89-99页

作者： Patricia L.Suárez Henry O.Velesaca Dario Carpio Angel D.Sappa ESPOL Polytechnic University CIDISCampus Gustavo GalindoGuayaquil 09-01-5863Ecuador computer vision Center Universitat Autònoma de Barcelona08193-BellaterraBarcelonaSpain

This article presents an efficient approach to classify a set of corn kernels in contact,which may contain good,or defective kernels along with *** proposed approach consists of two stages,the first one is a next-generation segmentation network,trained by using a set of synthesized images that is applied to divide the given image into a set of individual *** ad-hoc lightweight CNN architecture is then proposed to classify each instance into one of three categories(ie good,defective,and impurities).The segmentation network is trained using a strategy that avoids the time-consuming and human-error-prone task of manual data *** the classification stage,the proposed ad-hoc network is designed with only a few sets of layers to result in a lightweight architecture capable of being used in integrated *** results and comparisons with previous approaches showing both the improvement in accuracy and the reduction in time are ***,the segmentation and classification approach proposed can be easily adapted for use with other cereal types.

关键词： Corn kernel classification computer vision approaches Quality inspection Food grain identification Machine vision Instance segmentation Synthesized dataset generation

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