【摘要】为提高番茄器官目标识别的准确率,提出一种基于RGB和灰度图像输入的双卷积链Fast R-CNN番茄器官识别网络。该方法通过番茄器官图像数据集训练基于VGGNet基本结构的特征提取网络,并用其参数初始化Fast R-CNN,通过再训练,用以识别植株图像中的番茄花、果、茎器官。首先分析了网络深度和宽度、图像输入类型、激活单元对特征提取及网络分类性能的影响。详细阐述了基于Fast R-CNN的番茄器官识别网络的设计及训练方法,基于试验观察,提出了基于双卷积链的Fast R-CNN,融合自动提取的RGB和灰度图像