基于深度学习的图像分割方法，主要研究领域是在于语义分割，即根据图片内容，将图像分为多个有含义的部分，农产品质量安全检测机构，对于农产品分类而言有着革命性的意义。全卷积网络FCN是深度学习用于进行图像分割的先驱，以分类模型AlexNet为基础，将其3层全连接层转化为反卷积层进行上采样，从而将输出有特征分类转化为区域特征热力图。
人们长期食用从土壤中吸收重金属而长成的食物，重金属在人体内累计，引发了许多食品安全问题，从2004年浙江长兴500名儿童铅时间到2013年广州镉大米时间再到2020年云南99.8吨大米镉超标被销毁，对人民食品安全的保障需求越来越迫切。食品安全关乎社会稳定，我国已采取多种措施治理土壤的重金属污染，同时相关的研究也在展开，目前粮食中重金属的检测方法主要有仪器分析法、化学显色法和电化学法等等。
据统计，每年有超过1200吨的粮食受到重金属污染，直接经济损失超过200亿元；全世界每年有300万农药者，我国每年因农药污染食品而造成的人数月20万；我国每年生产约12万吨，其中有9.7吨用于畜牧业养殖；我国滥用食品添加剂的问题占食品问题的24.8%；在食物的事件中，微生物性的人数占总人数的53.7%。重金属通常指的是密度高于4.5g/m3的金属，一般常见的重金属有、铅、镉等，这些重金属的生物毒性非常大，对环境的污染非常严重。
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