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题名基于深度学习的田间玉米幼苗与杂草语义分割研究
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作者
訾彤彤
李温温
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机构
吉林化工学院信息与控制工程学院
白城师范学院机械与控制工程学院
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出处
《白城师范学院学报》
2024年第2期39-47,共9页
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基金
吉林省教育厅科学技术研究项目(JJKH20210011)。
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文摘
为实现复杂田间背景下玉米幼苗和杂草的准确分割,提出了一种基于改进ResNet的语义分割网络模型.首先,对骨干网络进行调整,在保证感受野不变的情况下降低计算量,提高模型的分割精度;其次,引进空洞空间金字塔池化模块,增强模型对多尺度目标上下文信息和全局上下文信息的获取能力;最后,引入条带池化模块补充和完善上下文信息,增强全局语义信息表达.实验结果表明,该模型在自建数据上获得85.3%的平均交并比.对田间复杂环境下玉米幼苗与杂草具有良好的分割效果和泛化能力,研究结果为智能除草设备提供一定的参考.
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关键词
田间玉米幼苗与杂草
深度学习
语义分割
空洞空间金字塔池化
条带池化
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Keywords
field maize seedlings and weeds
deep learning
semantic segmentation
atrous spatial pyramid pooling
stripe pooling
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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