基于深度學習的圖像分割方法，主要研究領(lǐng)域是在于語義分割，即根據(jù)圖片內(nèi)容，將圖像分為多個有含義的部分，對于農(nóng)產(chǎn)品分類而言有著革命性的意義。全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN是深度學習用于進行圖像分割的先驅(qū)，以分類模型AlexNet為基礎(chǔ)，將其3層全連接層轉(zhuǎn)化為反卷積層進行上采樣，從而將輸出有特征分類轉(zhuǎn)化為區(qū)域特征熱力圖。
具體來講，一方面要求食品在出廠前經(jīng)過工序嚴苛的安全質(zhì)量檢測，所有達不到標準的食品產(chǎn)品無法出廠投入市場；另一方面，食品企業(yè)需要對食品產(chǎn)品加工原料做好檢測，避免一切高污染、低質(zhì)量的原料投入生產(chǎn)環(huán)節(jié)，從根本上把控食品產(chǎn)品質(zhì)量。不過，完全靠企業(yè)自覺檢測難以確保食品安全，所以職能部門需要做好對食品企業(yè)的監(jiān)管工作，同時開通舉報渠道，鼓勵更多民眾參與到食品企業(yè)生產(chǎn)的監(jiān)督工作中來。
為此，我國要借鑒發(fā)達國家的標準，制定更加嚴格的符合出口國要求的質(zhì)量標準，擴大食品出口。綜上所述，食品安全關(guān)系到人們的生命健康，所以在對農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留檢測中應合理應用食品安全檢測技術(shù)。一方面，各級與食品安全監(jiān)管部門需要對食品安全問題提高重視，確保監(jiān)督制度落實到地；另一方面，也應不斷升級食品安全檢測技術(shù)，鼓勵相關(guān)企業(yè)主動進行農(nóng)產(chǎn)品農(nóng)藥殘留檢測，保障食品安全，讓消費者能夠買得放心、吃得放心。
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