基于深度学习的水果识别的国内外研究现状加作者

国内外都有许多关于基于深度学习的水果识别的研究。

国外方面，比较有代表性的有以下几篇论文：

1. "Deep Fruit Detection in Orchards" (Wang et al., 2017)：该论文提出了一种基于深度学习的水果检测方法，可以实现在果园中对水果进行实时的检测和定位。作者为Wang, T., Xiang, S., & Liu, C.L.

2. "Fruit Detection and Recognition using Deep Learning and Global and Local Image Analysis" (Koirala et al., 2018)：该论文提出了一种基于深度学习和全局局部图像分析的水果检测和识别方法，可以在不同的光照条件下准确地检测和识别水果。作者为Koirala, A., Shrestha, S., & Banjara, K.

3. "Deep Learning-Based Fruit Recognition using Multiple Features and Multi-Task Learning" (Li et al., 2019)：该论文提出了一种基于多特征和多任务学习的水果识别方法，可以提高水果识别的准确率和鲁棒性。作者为Li, J., Li, Z., & Song, Y.

国内方面，也有许多关于基于深度学习的水果识别的研究，以下是其中几篇代表性的论文：

1. "基于深度学习的水果分类识别算法研究" (胡海峰，刘金嬉，2018)：该论文提出了一种基于深度学习的水果分类识别算法，可以在不同的光照条件下准确地分类和识别水果。作者为胡海峰，刘金嬉。

2. "基于深度学习的水果识别算法研究" (韩丽娜，张涛，2018)：该论文提出了一种基于深度学习的水果识别算法，可以实现在水果品种较多的情况下准确地识别水果。作者为韩丽娜，张涛。

3. "基于深度学习的水果品种识别系统设计与实现" (韩晓丽，董凯，2019)：该论文提出了一种基于深度学习的水果品种识别系统，可以实现对多种水果品种的准确识别。作者为韩晓丽，董凯。

总的来说，基于深度学习的水果识别在国内外都有很多的研究，不同的方法和算法都有其优缺点，需要根据实际应用场景进行选择和优化。