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题名基于无人船的双分支解码轻量型分割网络研究
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作者
刘丹
张建杰
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机构
新疆大学机械工程学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第3期175-181,共7页
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基金
新疆维吾尔自治区重点研发项目(No.2022B02038)。
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文摘
为保证水面无人艇(USVs)进行水上任务时能够顺利航行,需要对河道信息进行精确的提取,因此,对河道语义分割的网络模型进行了研究。针对河道图像分割中类间不一致和类内不一致的问题,文中提出了分割网络DBDL-Net,网络中设计双分支解码结构和双重损失函数,分别把握语义信息和空间信息;同时在编码部分设计了多尺度残差的轻量模块,一方面减少参数,一方面以不同的比例捕捉特征信息。最后在USVIn-land数据集上对模型进行消融和对比实验,实验结果表明:DBDL-Net的精确度和平均交并比最终达到了93.619%和87.682%,与其他先进分割网络相比,DBDL-Net也具有更佳的综合表现。
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关键词
水面无人艇
DBDL-Net
双分支解码结构
双重损失函数
多尺度残差的轻量模块
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Keywords
unmanned surface vessels
DBDL-Net
dual branch decoding structure
double loss function
lightweight module with multiscale residuals
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于DB-PATNet的棉布瑕疵小样本语义分割
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作者
杨正达
李波
苏莲花
姚为
田淙文
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机构
中南民族大学计算机科学学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第6期1803-1809,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61976226)。
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文摘
针对棉布生产中棉布瑕疵的小样本特点,采用小样本学习的方法,在PATNet基础上提出一种双分支小样本语义分割网络DB-PATNet。基于瑕疵样本低对比度和尺度差异大的特点,提出双分支解码器结构和双向指导策略;引入结合自注意力的特征转换模块,增强模型对新类样本和新域样本的泛化能力。实验结果表明,DB-PATNet网络的mIoU在5-shot设置中相较于PATNet网络提升了2.67%,相比RePRI网络提升了8.84%。在跨域实验中,mIoU在1-shot设置中达到了57.61%,在5-shot设置中达到了64.43%,接近常规语义分割网络的性能。
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关键词
棉布瑕疵
小样本学习
语义分割
双分支解码器结构
双向指导策略
自注意力
特征转换
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Keywords
cotton defects
few-shot learning
semantic segmentation
dual-branch decoder structure
bidirectional guidance strategy
self-attention
feature transformation
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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