基于改进Mask R-CNN模型的粘连烟丝识别方法

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作者 张伟伟 姬远鹏 +5 位作者 元春波 王君婷 齐晓任 张卫正 李萌 饶智 《轻工学报》 CAS 北大核心 2024年第5期78-85,共8页

为精准识别并高效分割粘连烟丝,提出一种基于改进掩码区域卷积神经网络模型(Mask R-CNN)的粘连烟丝识别方法。首先,采集粘连烟丝图像,通过图像增强操作将数据集扩充到训练模型所需的样本数量;其次,在Mask R-CNN模型的基础上对训练样本... 为精准识别并高效分割粘连烟丝,提出一种基于改进掩码区域卷积神经网络模型(Mask R-CNN)的粘连烟丝识别方法。首先,采集粘连烟丝图像,通过图像增强操作将数据集扩充到训练模型所需的样本数量;其次,在Mask R-CNN模型的基础上对训练样本中的粘连烟丝图像进行边缘特征提取、分形特征提取,获得更清晰、连续的图像边缘特征信息和纹理特征信息;再次,将原始特征、边缘特征、分形特征进行融合以充分利用不同层次的特征信息,丰富底层特征;最后,通过引入混合注意力机制关注特征图的通道和空间维度,从而提高粘连烟丝识别的效率和准确性。模型性能对比结果表明:基于改进Mask R-CNN模型的识别方法的平均交并比(Avg.MIoU)为85.29%,类别平均像素准确率(Avg.MPA)为84.33%,其能够快速、准确地识别并分割出单根烟丝,识别效果优于Mask R-CNN和DeepLabV3+模型识别方法,可为后续烟丝宽度检测提供技术支持。 展开更多

关键词 粘连烟丝 改进mask R-CNN模型 边缘特征提取 特征融合 混合注意力机制

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基于改进Mask R-CNN的金刚石磨盘表面形态分割与评价

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作者 索文隆 林燕芬 方从富 《金刚石与磨料磨具工程》 北大核心 2025年第3期416-426,共11页

金刚石磨盘广泛应用于各类硬脆材料的磨削加工中,磨盘表面形态对加工工件质量与磨盘磨削性能有着直接的影响。为对磨盘表面形态进行检测,提出基于改进Mask R-CNN模型的分割方法对磨盘表面图像中的磨粒、气孔进行识别与分割,并对模型进... 金刚石磨盘广泛应用于各类硬脆材料的磨削加工中,磨盘表面形态对加工工件质量与磨盘磨削性能有着直接的影响。为对磨盘表面形态进行检测,提出基于改进Mask R-CNN模型的分割方法对磨盘表面图像中的磨粒、气孔进行识别与分割,并对模型进行训练与验证。结果表明:使用该方法能够实现磨盘表面图像中磨粒、气孔的识别与分割,平均准确率为78.2%。为验证该方法分割的磨粒、气孔与实际结果的差异,提出目标数量识别准确率、目标分割面积准确率、目标位置误差3个参数来评价分割效果,结果表明:磨粒、气孔的数量识别准确率分别为82.1%与93.4%,分割面积准确率分别为89.9%与95.3%,位置误差分别为3.80%与2.80%,证明该方法有效。 展开更多

关键词 磨盘检测 深度学习 改进mask R-CNN模型 分割评价

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基于改进Mask R-CNN的无人船视觉检测 被引量：1

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作者 佟剑峰 于雨 《船海工程》 北大核心 2025年第1期6-12,共7页

针对无人船视觉检测算法准确率低及水界线检测困难的问题,构造自定义数据集并提出改进Mask R-CNN网络模型的无人船视觉检测算法。改进后的算法以Mask R-CNN网络模型为检测框架,将骨干网络由ResNet50替换成ResNeXt50并加入SENet注意力机... 针对无人船视觉检测算法准确率低及水界线检测困难的问题,构造自定义数据集并提出改进Mask R-CNN网络模型的无人船视觉检测算法。改进后的算法以Mask R-CNN网络模型为检测框架,将骨干网络由ResNet50替换成ResNeXt50并加入SENet注意力机制模块提高模型的特征提取能力;在特征金字塔网络(feature pyramid network,FPN)中加入多尺度的特征提取模块(inception模块),提高特征图的融合效果;加入多尺度锚框(anchors),提高模型对于多尺度目标的检测效果;通过直方图均衡化、调整对比度的方式对输入图像进行预处理,优化输入图像。结果表明,改进后的Mask R-CNN网络模型相比于原始的网络模型在目标检测任务中平均精度均值(mean average precision,mAP)提高了8.86%,交并比为0.5条件下的平均精度(IOU=0.5 average precision,AP 50)提高了9.39%;在实例分割任务中mAP提高了4.55%,AP 50提高了4.63%。相关改进,提高了无人船视觉检测的效率。 展开更多

关键词 无人船视觉 mask R-CNN网络模型 骨干网络 注意力机制 特征融合

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基于改进Mask R-CNN的对虾部位分割方法

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作者 蔡礼扬 宁萌 +3 位作者 杨九洲 陈义亮 马泓睿 王雨芊 《包装与食品机械》 北大核心 2025年第1期17-25,共9页

为解决对虾加工中部位精准分割的问题,提出一种基于深度学习的方法来完成对虾各部位的语义分割。融入SimAM空间注意力机制于语义分割模型Mask R-CNN的特征提取网络ResNet的残差块中,并采用Sobel算子进行边缘提取,增加边缘损失函数,提升... 为解决对虾加工中部位精准分割的问题,提出一种基于深度学习的方法来完成对虾各部位的语义分割。融入SimAM空间注意力机制于语义分割模型Mask R-CNN的特征提取网络ResNet的残差块中,并采用Sobel算子进行边缘提取,增加边缘损失函数,提升模型边缘分割精度。结果表明,模型的平均交并比为94.14%,平均像素准确率为97.06%,头部轮廓交并比为84.12%,躯干轮廓交并比为83.79%,尾部轮廓交并比为94.31%。采用相同的数据集和试验环境与Unet,PSPNet,SegNet,Segformer进行对比试验,所提出的方法分割效果优于其他经典分割模型,可较好地完成对虾部位的分割任务。研究结果为对虾加工领域提供一种新思路。 展开更多

关键词 对虾 部位分割 mask R-CNN模型 边缘监督 注意力机制

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深度网络自适应优化的Mask R-CNN模型在铸件表面缺陷检测中的应用研究 被引量：11

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作者 马宇超 付华良 +4 位作者 吴鹏 陈信华 王鼎 陈帅 曹晨雨 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2022年第4期112-118,共7页

针对传统铸件表面缺陷检测方法不能进行分类检测、检测效率低以及检测精度低等问题,提出了一种深度网络自适应优化的Mask R-CNN模型,将其应用于铸件表面缺陷检测中,实现缺陷的精确识别和分类。选择裂纹、气孔和缩松3种常见缺陷作为研究... 针对传统铸件表面缺陷检测方法不能进行分类检测、检测效率低以及检测精度低等问题,提出了一种深度网络自适应优化的Mask R-CNN模型,将其应用于铸件表面缺陷检测中,实现缺陷的精确识别和分类。选择裂纹、气孔和缩松3种常见缺陷作为研究对象,使用Labelme图像标注工具对铸件表面缺陷图像进行了标注,生成数据集。同时,运用PyTorch深度学习框架搭建Mask R-CNN模型,利用深度迁移学习的网络自适应策略优化模型的泛化能力。通过主干特征提取网络对输入的图形数据进行全图特征提取;采用区域建议网络(Regional Proposal Network,RPN)生成区域建议框;利用RoI Align获取感兴趣区域,通过分类、回归网络分别进行分类、回归,同时进行掩膜生成;在铸件表面缺陷检测平台上进行验证实验,并与其他深度学习检测方法进行对比。实验结果表明,优化后的Mask R-CNN模型整体性能优于原Mask R-CNN模型、Faster R-CNN模型和YOLO v3模型,能准确检测出常见的铸件表面缺陷,平均检测精度mAP达到92%,对铸件表面缺陷检测领域有较好的研究应用价值。 展开更多

关键词 缺陷检测 深度学习 mask R-CNN模型 迁移学习 深度网络自适应

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Mask R-CNN模型在茄花花期识别中的应用研究 被引量：2

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作者 郑凯 方春 +2 位作者 袁思邈 冯创 李国坤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第18期318-326,共9页

将Mask R-CNN实例分割模型应用于茄子花期识别研究,针对Mask R-CNN模型对大目标物存在误检和漏检的情况,提出使用混合空洞卷积融合普通卷积的方法,在ResNet50的残差块中进行参数修改,通过堆叠残差块完成对整个特征提取网络的改进,扩大... 将Mask R-CNN实例分割模型应用于茄子花期识别研究,针对Mask R-CNN模型对大目标物存在误检和漏检的情况,提出使用混合空洞卷积融合普通卷积的方法,在ResNet50的残差块中进行参数修改,通过堆叠残差块完成对整个特征提取网络的改进,扩大了特征图感受野,增强了全局信息关联性;针对出现的过拟合问题,运用迁移学习方法将预训练的ResNet50特征提取网络作为茄花识别模型的初始参数,提高了模型在测试集泛化能力的同时提升了模型训练速度。运用改进的模型在测试集上的mAP为0.962,mIOU为0.715。通过定性分析并与其他模型进行对比,证明改进的模型能有效提高大目标物分割能力,对茄子花期识别具有良好效果。该研究为茄花自动授粉与花期管理提供了技术支持,对保证授粉质量,提升经济效益具有重要意义。 展开更多

关键词 mask R-CNN模型 实例分割 目标检测 混合空洞卷积 迁移学习

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基于Mask R-CNN模型的虫害识别方法研究

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作者 张耀丽 许宁 +3 位作者 宋裕民 康建明 张国海 孟庆山 《农业装备与车辆工程》 2023年第1期44-47,52,共5页

为提高果园虫害远程监测自动识别的准确率与稳定性,以梨小食心虫作为研究对象,提出了基于Mask R-CNN目标检测模型的虫害识别方法。在Faster R-CNN模型基础上优化添加用以预测分割的Mask回归分支,将进行2次量化操作的Ro I Pooling层替换... 为提高果园虫害远程监测自动识别的准确率与稳定性,以梨小食心虫作为研究对象,提出了基于Mask R-CNN目标检测模型的虫害识别方法。在Faster R-CNN模型基础上优化添加用以预测分割的Mask回归分支,将进行2次量化操作的Ro I Pooling层替换为使用线性插值算法的Ro I Align层,另外添加并列的FCN层,使模型具有更强大的泛化能力,可在有效检测目标的同时输出高质量的实例分割Mask。采用固定式物联网捕虫装置获取数据样本,并应用数据增广和掩模标注等方法构建数据集,经过深度学习训练,可有效提高果园虫害识别的准确性。实验表明,该方法的目标识别平均准确率达98.87%,能够对梨小食心虫进行精确、稳定、高效的识别,可为精确虫害防治提供参考。 展开更多

关键词 虫害识别 mask R-CNN模型 样本采集 图像预处理 梨小食心虫

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基于先验MASK注意力机制的视频问答方案 被引量：2

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作者 许振雷 董洪伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期52-59,共8页

视频问答是深度学习领域的研究热点之一,广泛应用于安防和广告等系统中。在注意力机制框架下,建立先验MASK注意力机制模型,使用Faster R-CNN模型提取视频关键帧以及视频中的对象标签,将其与问题文本特征进行3种注意力加权,利用MASK屏蔽... 视频问答是深度学习领域的研究热点之一,广泛应用于安防和广告等系统中。在注意力机制框架下,建立先验MASK注意力机制模型,使用Faster R-CNN模型提取视频关键帧以及视频中的对象标签,将其与问题文本特征进行3种注意力加权,利用MASK屏蔽与问题无关的答案,从而增强模型的可解释性。实验结果表明,该模型在视频问答任务中的准确率达到61%,与VQA+、SA+等视频问答模型相比,其具有更快的预测速度以及更好的预测效果。 展开更多

关键词 视频问答 计算机视觉 自然语言处理 注意力机制 mask模型

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基于Mask R-CNN的款式图衣领识别 被引量：2

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作者 黄振华 李涛 +1 位作者 蒋玉萍 杜磊 《服装学报》 CAS 2021年第1期36-41,共6页

为提升服装款式图领型识别精度,提出一种基于Mask R-CNN神经网络的服装款式图领型定位与识别方法。建立共1800张包含无领、立领、翻领与驳领4种领型的款式图样本库,利用迁移学习与Mask R-CNN神经网络实现领型定位与识别。结果表明,4种... 为提升服装款式图领型识别精度,提出一种基于Mask R-CNN神经网络的服装款式图领型定位与识别方法。建立共1800张包含无领、立领、翻领与驳领4种领型的款式图样本库,利用迁移学习与Mask R-CNN神经网络实现领型定位与识别。结果表明,4种领型的平均识别精确度高于98%,测试集平均精确度达到99.2%,mAP值达到90%。该识别方法可以减少样板生成中的人工失误,为数字化样板生成提供参考。 展开更多

关键词 mask R-CNN模型 款式图 服装领型 识别定位

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基于改进Mask R-CNN的牛脸目标检测算法 被引量：3

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作者 关忠榜 杨颜博 李敏超 《电子测量技术》 北大核心 2023年第24期133-138,共6页

针对牛脸检测时,存在的检测精度不高、牛脸较小被漏检或误检等问题,提出一种改进的Mask R-CNN+MResNet模型。首先,在ResNet101网络的基础上提出一种MResNet网络,通过对ResNet101网络的改进,提高了模型检测精度。其次,对模型的RPN网络的... 针对牛脸检测时,存在的检测精度不高、牛脸较小被漏检或误检等问题,提出一种改进的Mask R-CNN+MResNet模型。首先,在ResNet101网络的基础上提出一种MResNet网络,通过对ResNet101网络的改进,提高了模型检测精度。其次,对模型的RPN网络的锚框尺寸进行调整,提高了模型对较小目标的牛脸检测能力。实验结果表明,MResNet网络对牛脸检测精度相比较原始的网络模型,提高了12.6%;改进后的模型对于小目标检测能力平均精度较原始模型提高了2.4%。说明该模型能有效的实现小目标牛脸的检测,具有实际应用价值。 展开更多

关键词 牛脸检测 mask R-CNN模型 ResNet101网络 RPN网络

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一种边缘梯度插值的感兴趣区域池化算法

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作者 周跃进 丁家益 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期643-654,共12页

针对现有主流的目标检测算法存在检测精确率低、图像边缘区域分割不全等问题,提出一种基于Mask RCNN模型的感兴趣区域池化算法.首先,通过Otsu阈值分割法将感兴趣区域特征图划分为边缘区域和非边缘区域;其次,对边缘区域使用边缘梯度插值... 针对现有主流的目标检测算法存在检测精确率低、图像边缘区域分割不全等问题,提出一种基于Mask RCNN模型的感兴趣区域池化算法.首先,通过Otsu阈值分割法将感兴趣区域特征图划分为边缘区域和非边缘区域;其次,对边缘区域使用边缘梯度插值算法进行插值,对非边缘区域使用双线性插值算法进行插值,从而将离散的特征图映射到一个连续空间中;再次,将插值后的特征图均匀分割成k×k个单元;最后,对每个单元利用二重积分求均值以完成池化操作.对比实验结果表明,该算法基于Mask RCNN模型在数据集COCO(2014)上比现有算法的检测精确率有一定提升,对图像边缘区域的细节分割效果较好. 展开更多

关键词 mask RCNN模型 感兴趣区域池化 Otsu阈值分割 边缘梯度插值 双线性插值

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红外弱光环境下多尺度密集注意力铁路异物检测 被引量：8

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作者 陈永 卢晨涛 王镇 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期63-71,共9页

针对红外弱光环境下铁路异物侵限检测时存在目标特征提取不充分、检测精度低的问题,在Mask R-CNN检测模型的基础上,提出一种红外弱光环境下多尺度密集注意力铁路异物检测方法。首先,提出密集连接的多尺度FPN金字塔网络,加强对特征图的利... 针对红外弱光环境下铁路异物侵限检测时存在目标特征提取不充分、检测精度低的问题,在Mask R-CNN检测模型的基础上,提出一种红外弱光环境下多尺度密集注意力铁路异物检测方法。首先,提出密集连接的多尺度FPN金字塔网络,加强对特征图的利用,从而提高红外弱光环境下的检测精度。同时,引入CBAM注意力机制,改进ResNet-FPN网络结构,提高对目标区域的关注度,突出红外弱光环境下的目标特征。其次,改进k-means算法重新预设锚点框大小,以提升锚点框对目标区域定位的准确性。最后,通过铁路红外数据集及现场实验进行测试验证。实验结果表明,本方法具有较高的检测精度,精确率可达89.24%,较Mask R-CNN召回率增加了6%,像素准确率增加了8%;在红外弱光环境下可以更加准确地检测出铁路异物,并能实现铁路限界区域的划分,在主客观评价方面均优于对比方法。 展开更多

关键词 红外弱光 红外目标 铁路异物检测 密集注意力 改进mask R-CNN模型

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视觉引导下机器人拆垛场景识别定位抓取方法 被引量：3

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作者 朱新龙 崔国华 +1 位作者 陈赛旋 杨琳 《机床与液压》 北大核心 2023年第3期71-77,共7页

针对2D图像识别缺乏3D姿态信息,而传统的3D视觉需要处理大量点云,运算时间较长等问题,提出一种基于改进Mask R-CNN与局部点云迭代优化相结合的机器人拆垛、分拣及码垛策略。对Mask R-CNN网络进行改进,在其ROIAlign结构之后加入空间变换... 针对2D图像识别缺乏3D姿态信息,而传统的3D视觉需要处理大量点云,运算时间较长等问题,提出一种基于改进Mask R-CNN与局部点云迭代优化相结合的机器人拆垛、分拣及码垛策略。对Mask R-CNN网络进行改进,在其ROIAlign结构之后加入空间变换网络模块,提升识别准确率;利用改进的Mask R-CNN网络对目标进行实例分割,结合场景点云分割得到物体感兴趣区(ROI)场景局部点云;采用加入K维树邻域搜索的迭代最近点算法将物体ROI场景局部点云与模板点云进行配准,最终得到位姿估计的结果。UR5协作机器人根据此结果解决拆垛、分拣及码垛问题,实验结果表明:利用改进的Mask R-CNN网络提升了目标识别的准确率,使用ROI局部点云法减少了场景点云与模板点云配准的迭代次数,提高了工业机器人的拆垛、分拣及码垛效率。 展开更多

关键词 检测识别 mask R-CNN模型 ICP算法 位姿估计 拆垛策略

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