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题名基于语义分割的织物疵点检测算法研究
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作者
赵浩铭
张团善
马浩然
任经琦
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机构
西安工程大学机电工程学院
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出处
《现代纺织技术》
北大核心
2024年第1期27-35,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(51735010)。
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文摘
针对织物疵点语义分割任务中数据分类不均衡导致疵点检测准确率不高的问题,文章在Resnet、U-net网络结构基础上设计了CS model网络,添加了适用于小疵点及条带状疵点特征检测的MSCA注意力机制。织物图像中,破洞、污渍等织物疵点像素,占比较少,相比于全图像素为小类别疵点,导致分割结果不准确。针对小类别疵点分割准确率不高的问题,将多类别Focal Loss损失函数引入于其中,该损失函数通过提高小类别疵点的权值,使分割结果更为准确。调整Focal Loss参数对比实验结果,采用mIoU、Acc和Loss数值作为实验评价指标,分别与U-Net、ResNet50、DeepLabV3和VGG16网络的语义分割模型进行对比实验,结果表明:提出的CS model网络可将小类别疵点分割精度有效提高几个百分点。
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关键词
MSCA注意力机制
图像语义分割
多类别损失函数
疵点检测
神经网络
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Keywords
MSCA attention mechanism
image semantic segmentation
multiclass loss function
defects detection
neural network
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分类号
TM351
[电气工程—电机]
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