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ED-NAS:基于神经网络架构搜索的陶瓷晶粒SEM图像分割方法
被引量：
8
1
作者
蔡超丽
李纯纯
+1 位作者
黄琳
杨铁军
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期461-469,共9页
为了提高深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)设计的自动化程度并进一步提高陶瓷晶粒扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)图像分割的准确性,提出了一种基于神经网络架构搜索的陶瓷晶粒图像分割方法 .该...
为了提高深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)设计的自动化程度并进一步提高陶瓷晶粒扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)图像分割的准确性,提出了一种基于神经网络架构搜索的陶瓷晶粒图像分割方法 .该方法设计多分支结构编码空间和链式结构解码空间,并构造多分支结构编码Cell和链式结构解码Cell;同时基于强化学习分别搜索最佳编码Cell和解码Cell;此外,基于编码-解码神经网络架构堆叠最佳Cell构建陶瓷晶粒图像分割CNN,并采用池化索引在解码阶段恢复丢失的细节信息.实验在包含了629张的陶瓷晶粒SEM图像数据集上进行,搜索最佳Cell耗时约148 GPU-时.与U-Net、SegNet等SOTA方法相比,该方法在陶瓷晶粒测试集上获得了更高的分割准确性(mIoU≈68.9%).
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关键词
神经网络
架构搜索
编码-解码神经网络
架构
陶瓷晶粒
图像分割
编码
Cell
解码
Cell
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职称材料
基于遥感图像的农作物干旱检测方法
2
作者
张江南
李吉龙
+3 位作者
王永杰
吕文羽
于瑷源
李文博
《青岛农业大学学报(自然科学版)》
2024年第4期295-300,共6页
针对目前基于遥感图像的农作物干旱检测方法准确率较低的问题,提出了一种基于编码-解码神经网络的图像检测方法。该方法以深度残差神经网络为特征提取主干网络,结合多尺度注意力池化和多尺度空洞卷积技术,通过有效融合高层和低层特征信...
针对目前基于遥感图像的农作物干旱检测方法准确率较低的问题,提出了一种基于编码-解码神经网络的图像检测方法。该方法以深度残差神经网络为特征提取主干网络,结合多尺度注意力池化和多尺度空洞卷积技术,通过有效融合高层和低层特征信息,减少信息损失,增强特征提取效果和农作物干旱边界的识别效果。使用该方法进行基于遥感图像的干旱检测,像素精度为91.05%,平均像素精度为76.19%,结果明显优于其他现有模型。
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关键词
遥感图像
编码-解码神经网络
农作物
干旱检测
多尺度注意力池化
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职称材料
题名
ED-NAS:基于神经网络架构搜索的陶瓷晶粒SEM图像分割方法
被引量：
8
1
作者
蔡超丽
李纯纯
黄琳
杨铁军
机构
桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室
桂林理工大学材料科学与工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期461-469,共9页
基金
国家自然科学基金(No.61941202)
广西自然科学基金(No.2018GXNSFBA281081)
广西嵌入式技术与智能系统重点实验室开放基金(No.2020-2-2)。
文摘
为了提高深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)设计的自动化程度并进一步提高陶瓷晶粒扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope,SEM)图像分割的准确性,提出了一种基于神经网络架构搜索的陶瓷晶粒图像分割方法 .该方法设计多分支结构编码空间和链式结构解码空间,并构造多分支结构编码Cell和链式结构解码Cell;同时基于强化学习分别搜索最佳编码Cell和解码Cell;此外,基于编码-解码神经网络架构堆叠最佳Cell构建陶瓷晶粒图像分割CNN,并采用池化索引在解码阶段恢复丢失的细节信息.实验在包含了629张的陶瓷晶粒SEM图像数据集上进行,搜索最佳Cell耗时约148 GPU-时.与U-Net、SegNet等SOTA方法相比,该方法在陶瓷晶粒测试集上获得了更高的分割准确性(mIoU≈68.9%).
关键词
神经网络
架构搜索
编码-解码神经网络
架构
陶瓷晶粒
图像分割
编码
Cell
解码
Cell
Keywords
neural architecture search
encoding
-
decoding neural architecture
ceramic grains
image segmentation
encoding cell
decoding cell
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于遥感图像的农作物干旱检测方法
2
作者
张江南
李吉龙
王永杰
吕文羽
于瑷源
李文博
机构
青岛农业大学网络信息管理处
济南浪潮数据技术有限公司
中国人民解放军
青岛农业大学理学与信息科学学院
出处
《青岛农业大学学报(自然科学版)》
2024年第4期295-300,共6页
基金
青岛农业大学农业物联网技术应用示范项目(QAU-2021003)
山东省科学技术厅农业科技成果视频库项目(2019FW037)。
文摘
针对目前基于遥感图像的农作物干旱检测方法准确率较低的问题,提出了一种基于编码-解码神经网络的图像检测方法。该方法以深度残差神经网络为特征提取主干网络,结合多尺度注意力池化和多尺度空洞卷积技术,通过有效融合高层和低层特征信息,减少信息损失,增强特征提取效果和农作物干旱边界的识别效果。使用该方法进行基于遥感图像的干旱检测,像素精度为91.05%,平均像素精度为76.19%,结果明显优于其他现有模型。
关键词
遥感图像
编码-解码神经网络
农作物
干旱检测
多尺度注意力池化
Keywords
remote sensing images
coding
-
decoding neural network
crops
drought detection
multi
-
scale attention pooling
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ED-NAS:基于神经网络架构搜索的陶瓷晶粒SEM图像分割方法
蔡超丽
李纯纯
黄琳
杨铁军
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
8
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职称材料
2
基于遥感图像的农作物干旱检测方法
张江南
李吉龙
王永杰
吕文羽
于瑷源
李文博
《青岛农业大学学报(自然科学版)》
2024
0
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职称材料
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