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题名基于多层级特征融合的线状柔性体分割方法
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作者
张长勇
李玉洲
张轩铖
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机构
中国民航大学电子信息与自动化学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第10期3103-3110,共8页
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基金
中国交通教育研究会研究课题基金项目(JT2022YB207)
教育部产学合作协同育人基金项目(220700782044600)
实验技术创新基金项目(2023CXJJ57)。
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文摘
为解决线状柔性体分割精度低、速度慢的问题,提出一种改进DeepLabV3+网络。利用轻量化且易收敛的MobileNetV2作为主干特征提取网络,通过CA注意力模块对输入特征进行关键信息的集中关注,提出一种多尺度空洞金字塔池化结构,提升网络的感受野和模型训练效率,在解码层提出改进的级联特征融合模块融合三层浅层特征,提升语义信息的表征能力。实验结果表明,改进网络相比未改进网络MIOU、IOU分别提高2.82%、3.46%,预测时间减少5.2 ms,能够实现复杂背景下线状柔性体的准确分割。
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关键词
语义分割
轻量化网络
注意力机制
特征融合
线状柔性体分割
空洞卷积
级联特征融合
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Keywords
semantic segmentation
light-weight network
mechanism of attention
feature integration
deformable linear objects segmentation
hollow convolution
cascading feature fusion
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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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