基于MobileNetV2-DeepLabv3+的混凝土坝水下裂缝语义分割模型 被引量：4

1

作者 何旺 钮新强 +1 位作者 田金章 朱延涛 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2024年第6期106-112,共7页

为解决深度学习算法难以有效检测混凝土坝水下裂缝的问题,构建了基于MobileNetV2-DeepLabv3+的混凝土坝水下裂缝语义分割模型。该模型引入轻量化网络MobileNetV2,同时将深层特征下采样倍数降为8,以提高小数据集工况下的识别准确率和推... 为解决深度学习算法难以有效检测混凝土坝水下裂缝的问题,构建了基于MobileNetV2-DeepLabv3+的混凝土坝水下裂缝语义分割模型。该模型引入轻量化网络MobileNetV2,同时将深层特征下采样倍数降为8,以提高小数据集工况下的识别准确率和推理速度;将交叉熵损失函数与Dice损失函数的组合作为模型的损失函数,以缓解类别不平衡问题。工程实例验证结果表明:该模型在测试集上的平均像素准确率和平均交并比分别高达90.87%和86.33%,满足水下裂缝语义分割精度要求;典型工况下的混凝土坝水下裂缝的分割效果优于其他对比模型,泛化能力强;模型具有内存占比小、推理速度快的特点,可用于混凝土坝水下裂缝的检测。 展开更多

关键词 混凝土坝 水下裂缝 mobilenetv2-deeplabv3+ 语义分割 机器视觉

在线阅读 下载PDF 职称材料

MDS-DeepLabV3+——一种轻量级的复杂山地耕地提取方法

2

作者 殷海倩 甘淑 +2 位作者 袁希平 朱智富 张家铮 《兰州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期341-349,356,共10页

针对复杂山地空间异质性显著、耕地信息破碎化严重、提取困难等问题,对DeepLabV3+模型进行改进,基于恐龙谷高分二号卫星影像,构建一种用于复杂山地耕地信息自动提取的MDS-DeepLabV3+模型.使用MobileNetV2作为特征提取器,引入其在ImageNe... 针对复杂山地空间异质性显著、耕地信息破碎化严重、提取困难等问题,对DeepLabV3+模型进行改进,基于恐龙谷高分二号卫星影像,构建一种用于复杂山地耕地信息自动提取的MDS-DeepLabV3+模型.使用MobileNetV2作为特征提取器,引入其在ImageNet数据集上的预训练权重,降低复杂度,加速模型拟合;提出密集连接的空间空洞金字塔池化模块与scSE注意力模块结合的DscASPP模块,获取多尺度图像特征,整合空间通道信息.采用CARAFE算子替代原始上采样方法,在较大的感受野范围内聚合上下文信息,实现更准确和高效的特征重建.结果表明,MDS-DeepLabV3+模型平均交并比DeepLabV3+提升6.5%,平均像素准确率增加4.08%,F_(1)上升4.04%,模型参数量仅有3.97 MB.在禄丰数据集上对各种耕地类型的提取效果均优于其他分割网络,有效降低耕地漏提率和误提率,提取效率及准确性较高. 展开更多

关键词 语义分割 高分二号卫星影像 mobilenetv2模型 scSE注意力模块 DeepLabV3+模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进DeeplabV3+的无人船航行场景语义分割算法

3

作者 邵明智 刘鑫 +3 位作者 肖长诗 张腾文 张庆发 孙宇含 《船海工程》 北大核心 2025年第5期123-130,共8页

针对传统DeeplabV3+语义分割算法中参数量大、感受野小、特征表达能力弱和全局依赖关系信息感知能力差等问题,提出一种基于改进DeeplabV3+的无人船航行场景语义分割算法,提高海面障碍物的识别能力。采用MobilenetV2网络结构替代Xceptio... 针对传统DeeplabV3+语义分割算法中参数量大、感受野小、特征表达能力弱和全局依赖关系信息感知能力差等问题,提出一种基于改进DeeplabV3+的无人船航行场景语义分割算法,提高海面障碍物的识别能力。采用MobilenetV2网络结构替代Xception网络作为主干网络结构以优化参数量和模型结构性能;在空洞空间卷积池化金字塔(ASPP)中引入CBAM注意力机制以提升算法的感受野和特征表达能力;提出一种新颖的(GCSA)全局通道空间注意力融入ASPP的池化层,以实现特征图中全局依赖关系的捕捉,提高分割精度。实验表明,改进算法在MassMIND数据集上的mIoU、mPA、mPrecision指标分别达到77.76%、85.91%、86.38%,相较原模型分别提升了7.01%、8.96%、9.93%;与现有模型相比,在其他公开数据集上也拥有更优秀的分割性能。 展开更多

关键词 语义分割 DeeplabV3+ mobilenetv2 CBAM注意力机制 GCSA全局坐标注意力

在线阅读 下载PDF 职称材料

联合多时相Sentinel-2和DeepLabV3+的县域柑橘信息提取

4

作者 玉林海 韦凯耀 +2 位作者 窦世卿 丁柏瀚 韩冰 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2024年第3期118-130,共13页

针对传统分类方法识别柑橘种植空间信息准确率不高的问题,文章提出一种联合多时相Sentinel-2与DeepLabV3+的县域柑橘种植空间信息提取方法。首先采用优化后的轻量化网络MobileNetV2作为DeepLabV3+的骨干网络,并嵌入CBAM(Convolutional B... 针对传统分类方法识别柑橘种植空间信息准确率不高的问题,文章提出一种联合多时相Sentinel-2与DeepLabV3+的县域柑橘种植空间信息提取方法。首先采用优化后的轻量化网络MobileNetV2作为DeepLabV3+的骨干网络,并嵌入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制模块构建改进DeepLabV3+模型;然后利用多时相Sentinel-2影像整合原始波段与光谱指数构建特征数据集,并通过实验对比分析确定模型分类的最佳特征组合与时相;最后将研究区影像分割为具有重叠度的待预测影像集,结合最优分类模型进行预测后拼接得到柑橘园地提取结果。结果表明:1)改进DeepLabV3+提取精度均高于DeepLabV3+、随机森林模型,在B2~B8A波段添加红边指数RESI的特征组合中总体精度值可达91.1%,最佳提取时相为11月;2)改进DeepLabV3+结合重叠预测方法提取效果优于直接预测方法,且全实验数据集区的提取面积与统计数据的相对误差均保持在±0.04%以内。文中所提出的方法可为南方地区县域范围的柑橘园地自动化监测与种植规划提供参考。 展开更多

关键词 柑橘 植被指数 多时相Sentinel-2影像 DeepLabV3+ mobilenetv2 注意力机制

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进DeepLabV3+网络的荔枝种植面积提取方法

5

作者 刘振国 孙永旺 +2 位作者 张喜珍 刘宜浩 鲍荣中 《农业工程学报》 北大核心 2025年第12期191-197,共7页

现有的荔枝种植面积遥感提取方法存在提取精度不高、分割效果欠佳、训练时间长以及模型复杂度高等问题。为此该研究提出了改进的DeepLabV3+模型,将主干网络Xception替换为MobileNetV2,保证精度的同时节约时间;构建DenseASPP模块增强多... 现有的荔枝种植面积遥感提取方法存在提取精度不高、分割效果欠佳、训练时间长以及模型复杂度高等问题。为此该研究提出了改进的DeepLabV3+模型,将主干网络Xception替换为MobileNetV2,保证精度的同时节约时间;构建DenseASPP模块增强多尺度特征提取;引入通道注意力机制和条带池化,抑制干扰,提高精度。并与SegFormer、PSPNet和UNet图像分割模型进行对比。结果表明,改进模型的平均交并比(mean intersection over union,MIoU)、平均像素精度(mean pixel accuracy,mPA)和准确率(accuracy,Ac)分别为83.55%、91.58%、91.15%,相比于原始的DeepLabV3+模型分别提高了8.15、5.27、4.97个百分点,而与其他模型对比,该模型通过结构优化将参数量压缩至5.8 M,计算复杂度降为22.4 GFLOPs,较原始的DeepLabV3+降低94%,较PSPNet减少95%。研究结果为准确了解和掌握种植区的空间分布及变迁趋势提供参考。 展开更多

关键词 深度学习 荔枝 语义分割 种植面积提取 DeepLabV3+模型 mobilenetv2

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进DeepLabv3+的光伏电站道路识别方法 被引量：4

6

作者 李翠明 王华 +1 位作者 徐龙儿 王龙 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期776-782,I0010,共8页

针对移动清洁机器人在光伏电站作业时需要精确快速识别道路的问题,提出一种改进的DeepLabv3+目标识别模型对光伏电站道路进行识别.首先,将原DeepLabv3+模型的主干网络替换为优化的MobileNetv2网络以降低模型复杂度;其次,采用异感受野融... 针对移动清洁机器人在光伏电站作业时需要精确快速识别道路的问题,提出一种改进的DeepLabv3+目标识别模型对光伏电站道路进行识别.首先,将原DeepLabv3+模型的主干网络替换为优化的MobileNetv2网络以降低模型复杂度;其次,采用异感受野融合和空洞深度可分离卷积结合的策略改进空洞空间金字塔池化(ASPP)结构,提高ASPP的信息利用率和模型训练效率;最后,引入注意力机制,提升模型识别精度.结果表明,改进后模型的平均像素准确率为98.06%,平均交并比为95.92%,相比于DeepLabv3+基础模型分别提高了1.79个百分点、2.44个百分点,且高于SegNet、UNet模型.同时,改进后的模型参数量小,实时性好,能够更好地实现光伏电站移动清洁机器人的道路识别. 展开更多

关键词 光伏电站 道路识别 DeepLabv3+模型 注意力机制 mobilenetv2

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于DeepLabV3+改进的光伏板语义分割模型研究

7

作者 王银 孙海顺 +2 位作者 谢刚 赵志诚 谢新林 《电子测量技术》 北大核心 2024年第22期136-143,共8页

从光伏板的红外图像中分割提取出光伏板区域信息,可以极大提高光伏板故障检测的精度。而传统语义分割算法对光伏板的边界信息处理效果不佳,存在光伏板边界呈波浪状、互相黏连以及背景误分割等情况。针对此类情况,本文提出了一种基于改进... 从光伏板的红外图像中分割提取出光伏板区域信息,可以极大提高光伏板故障检测的精度。而传统语义分割算法对光伏板的边界信息处理效果不佳,存在光伏板边界呈波浪状、互相黏连以及背景误分割等情况。针对此类情况,本文提出了一种基于改进DeepLabV3+的光伏板语义分割算法模型,将主干网络更改为MobileNetV2,引入Canny边缘检测算法输出新的浅层特征语义信息;设计SE-ASPP模块对特征通道进行重新校准,增强网络表达能力;增加浅层特征语义信息通道数,加强对浅层特征语义信息的关注。实验结果表明,改进后DeepLabV3+算法模型的精准率、mIoU、召回率和F1分数分别达到99.50%、99.21%、99.61%和99.55%,与原DeepLabV3+模型相比,分别提高了2.24%、1.58%、1.57%和1.72%,在实际分割任务中表现出色,具有更高的检测精度和可靠性。 展开更多

关键词 光伏板 语义分割 DeepLabV3+ mobilenetv2

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进的DeepLabV3+算法滑坡识别 被引量：7

8

作者 毛佳琪 何敬 +1 位作者 刘刚 付饶 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期227-234,共8页

受地形、地貌、植被等因素的影响,滑坡的形态及光谱特性往往差异较大,因此,基于光谱、形状的分类识别方法很难准确地提取出滑坡信息。深度学习方法通过样本训练自主提取目标对象的特征,避开了人工构建特征的主观性,能够形成目标对象更... 受地形、地貌、植被等因素的影响,滑坡的形态及光谱特性往往差异较大,因此,基于光谱、形状的分类识别方法很难准确地提取出滑坡信息。深度学习方法通过样本训练自主提取目标对象的特征,避开了人工构建特征的主观性,能够形成目标对象更加抽象、稳定的特征,极大地提升了识别精度。DeepLabV3+是基于深度学习方法的语义分割模型,它将影像分割与目标识别进行融合,在识别目标的同时能够有效地将目标对象从原始影像中分割出来。文中在DeepLabV3+的基础上,结合滑坡的特点,对其主干网络利用Xception、MobileNetV2、ResNet进行优化。通过毕节市滑坡数据集和“5·12”汶川地震的卫星滑坡影像,验证了优化后的模型均可较为准确地识别和分割图像中出现的滑坡,其中最大分割整体精度达到95.3%,最大识别准确度达到97%,最大F1_Score达到97.1%。 展开更多

关键词 滑坡识别 深度学习 语义分割 DeepLabV3+ mobilenetv2

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv3的实时交通标志检测算法 被引量：12

9

作者 张达为 刘绪崇 +2 位作者 周维 陈柱辉 余瑶 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第7期2219-2226,共8页

针对目前我国智能驾驶辅助系统识别道路交通标志检测速度慢、识别精度低等问题,提出一种基于YOLOv3的改进的道路交通标志检测算法。首先,将MobileNetv2作为基础特征提取网络引入YOLOv3以形成目标检测网络模块MN-YOLOv3,在MN-YOLOv3主干... 针对目前我国智能驾驶辅助系统识别道路交通标志检测速度慢、识别精度低等问题,提出一种基于YOLOv3的改进的道路交通标志检测算法。首先,将MobileNetv2作为基础特征提取网络引入YOLOv3以形成目标检测网络模块MN-YOLOv3,在MN-YOLOv3主干网络中引入两条Down-up连接进行特征融合,从而减少检测算法的模型参数,提高了检测模块的运行速度,增强了多尺度特征图之间的信息融合;然后,根据交通标志目标形状的特点,使用K-Means++算法产生先验框的初始聚类中心,并在边界框回归中引入距离交并比(DIOU)损失函数来将DIOU与非极大值抑制(NMS)结合;最后,将感兴趣区域(ROI)与上下文信息通过ROIAlign统一尺寸后融合,从而增强目标特征表达。实验结果表明,所提算法性能更好,在长沙理工大学中国交通标志检测(CCTSDB)数据集上的平均准确率均值(mAP)可达96.20%。相较于FasterR-CNN、YOLOv3、CascadedR-CNN检测算法,所提算法拥有具有更好的实时性和更高的检测精度,对各种环境变化具有更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 目标检测 特征融合 YOLOv3 距离交并比 mobilenetv2 K-Means++

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种轻量级的DeepLabv3+遥感影像建筑物提取方法 被引量：18

10

作者 王华俊 葛小三 《自然资源遥感》 CSCD 北大核心 2022年第2期128-135,共8页

快速从遥感影像中提取出具有较高精度的建筑物是遥感智能化应用服务的重要研究内容之一。针对DeepLab模型对遥感影像建筑物边缘分割不精确、分割大尺度目标存在孔洞现象、网络参数量大等问题,提出一种轻量级DeepLabv3+模型的遥感影像建... 快速从遥感影像中提取出具有较高精度的建筑物是遥感智能化应用服务的重要研究内容之一。针对DeepLab模型对遥感影像建筑物边缘分割不精确、分割大尺度目标存在孔洞现象、网络参数量大等问题,提出一种轻量级DeepLabv3+模型的遥感影像建筑物提取方法。该方法使用轻量级网络MobileNetv2替换DeepLabv3+的主干网络Xception,从而减少参数量、提高训练速度;对空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)的空洞率进行优化组合,提高多尺度语义特征提取效果。改进的模型在WHU和Massachusetts数据集上进行验证实验,结果表明,在WHU数据集中得到的交并比和F1分数分别为82.37%和92.89%,比DeepLabv3+分别提高2.71百分点和2.14百分点,在Massachusetts数据集中的交并比和F1分数比DeepLabv3+分别提高2.04百分点和2.32百分点,训练参数量和训练时间减少,建筑物提取精度得到有效提高,能够满足快速提取高精度建筑物的要求。 展开更多

关键词 深度学习 语义分割 改进ASPP DeepLabv3+ mobilenetv2

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进DeepLabV3+网络的遥感影像道路综合提取方法 被引量：9

11

作者 任月娟 葛小三 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第6期55-61,共7页

遥感图像复杂场景道路提取过程受树木和建筑物阴影,以及荒地、空地等因素干扰较多。针对利用DeepLabV3+网络模型进行道路提取时存在的道路信息不完整和细节信息丢失的问题,本文提出了一种改进DeepLabV3+网络的遥感影像道路提取方法。该... 遥感图像复杂场景道路提取过程受树木和建筑物阴影,以及荒地、空地等因素干扰较多。针对利用DeepLabV3+网络模型进行道路提取时存在的道路信息不完整和细节信息丢失的问题,本文提出了一种改进DeepLabV3+网络的遥感影像道路提取方法。该方法以轻量级的MobileNetV2作为骨干网络进行特征提取,采用空间金字塔池化模块获得多尺度道路信息特征,从而减少道路遥感图像细节的损失,并提高网络模型的道路提取精度。在DeepGlobe数据集上进行道路提取试验的结果表明,该方法在提升准确率的基础上,有效降低了计算的复杂度;像素准确率和交并比分别达79.7%、64.3%,均优于DeepLabV3+网络及其他经典网络模型,表现出更优异的道路提取能力。 展开更多

关键词 道路提取 改进DeepLabV3+ mobilenetv2 空间金字塔池化

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于DeepLabV3+的轮对踏面损伤分割算法 被引量：4

12

作者 孙耀泽 高军伟 《电子测量技术》 北大核心 2022年第23期113-118,共6页

针对轨道交通轮对踏面损伤图像存在边界识别效果差,分割精度低的问题,提出一种改进的DeepLabV3+算法对损伤区域进行识别分割。首先将轻量化网络MobileNetV2作为主干特征提取网络,加快语义分割的速度;然后将空洞空间卷积池化金字塔模块... 针对轨道交通轮对踏面损伤图像存在边界识别效果差,分割精度低的问题,提出一种改进的DeepLabV3+算法对损伤区域进行识别分割。首先将轻量化网络MobileNetV2作为主干特征提取网络,加快语义分割的速度;然后将空洞空间卷积池化金字塔模块中的膨胀卷积以及特征融合后的普通卷积替换为深度可分离卷积,减少参数量,降低模型复杂度;最后在主干网络输出的浅层与深层特征层添加ECA机制,加强网络特征学习能力,使模型对损伤区域更加敏感,从而提升模型分割精度。实验结果表明,改进后的DeepLabV3+模型大小缩减为原来的5%,mPA值达到90.70%,mIou值达到84.33%,在模型更轻量化的同时保证了踏面损伤图像的分割效果。 展开更多

关键词 轮对踏面损伤 DeeplabV3+算法 mobilenetv2 ECA注意力机制

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进DeepLabv3+网络的氩花图像语义分割 被引量：2

13

作者 秦汉 熊凌 +1 位作者 肖林伟 但斌斌 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2023年第1期25-32,共8页

钢包底吹氩过程中钢液表面裸露区域(即氩花)的面积可以间接反映吹入钢包中的氩气量。为了准确识别出钢水表面图像中的氩花区域,本文提出一种基于改进DeepLabv3网络的图像语义分割方法。该方法以DeepLabv3网络为基础,采用MobileNetV2作... 钢包底吹氩过程中钢液表面裸露区域(即氩花)的面积可以间接反映吹入钢包中的氩气量。为了准确识别出钢水表面图像中的氩花区域,本文提出一种基于改进DeepLabv3网络的图像语义分割方法。该方法以DeepLabv3网络为基础,采用MobileNetV2作为主干特征提取网络,以降低网络的参数量和计算量;同时将原来的交叉熵损失函数替换成Focal Loss损失函数,以解决正/负样本不平衡和难/易分类样本不平衡的问题;最后在网络结构中添加通道注意力机制来提高语义分割精度。以生产现场采集的图像数据为对象进行实验,结果表明,与原始DeepLabv3相比,本文网络模型的参数量和计算量降低了约92.3%,平均交并比提升了0.82个百分点,达到92.4%,帧率提高了23.40%。 展开更多

关键词 语义分割 氩花图像 钢包底吹氩 DeepLabv3+ mobilenetv2 Focal Loss 通道注意力机制

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于轻量化YOLOv3的遥感军事目标检测算法 被引量：20

14

作者 秦伟伟 宋泰年 +2 位作者 刘洁瑜 王洪伟 梁卓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第21期263-269,共7页

在导弹智能突防的过程中,从海量的遥感图像数据中检测敌方反导阵地具有极大的应用价值。由于弹载部署环境算力有限,设计了一种兼顾轻量化,检测精确率以及检测速度的遥感目标检测算法。制作了典型遥感军事目标数据集,通过K-means算法对... 在导弹智能突防的过程中,从海量的遥感图像数据中检测敌方反导阵地具有极大的应用价值。由于弹载部署环境算力有限,设计了一种兼顾轻量化,检测精确率以及检测速度的遥感目标检测算法。制作了典型遥感军事目标数据集,通过K-means算法对数据集聚类分析。利用MobileNetV2网络代替YOLOv3算法的主干网络,保证网络的轻量化和检测速度。提出了适用于遥感目标特性的轻量化高效通道协同注意力模块和目标旋转不变性检测模块,将其嵌入检测算法中,在网络轻量化的基础上提升检测精确率。实验结果表明,提出算法的精确率达到97.8%,提升了6.8个百分点,召回率达到95.7%,提升了3.9个百分点,平均检测精度达到95.2%,提升了4.4个百分点,检测速度达到了每秒34.19张图,而网络大小仅为17.5 MB。结果表明该算法能满足导弹智能突防的综合要求。 展开更多

关键词 目标检测 轻量化网络 YOLOv3 遥感图像 mobilenetv2

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv3算法的连铸坯表面缺陷检测 被引量：6

15

作者 王睿泽 孙铁强 +1 位作者 宋超 肖鹏程 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第1期75-78,共4页

针对连铸坯表面缺陷检测中存在的检测速度慢,检测精度低等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法模型。使用轻量级网络MobileNetv2替换为YOLOv3的Darknet-53特征提取网络,优化网络结构,减小参数;使用Mate-ACON激活函数替换Leaky-ReLU函数,自... 针对连铸坯表面缺陷检测中存在的检测速度慢,检测精度低等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法模型。使用轻量级网络MobileNetv2替换为YOLOv3的Darknet-53特征提取网络,优化网络结构,减小参数;使用Mate-ACON激活函数替换Leaky-ReLU函数,自适应的选择激活神经元;最后引入CIoU损失函数代替IoU边界框回归损失,提高模型定位的准确性,加速模型收敛。在连铸坯表面缺陷识别任务中,改进后的算法检测精度指标mAP达到96.96%,检测速度达到97 fps,满足实时性要求;模型训练得到的权重大小仅29 M,占用内存更低,能够满足连铸坯表面检测任务。 展开更多

关键词 YOLOv3 缺陷检测 mobilenetv2 Mate-ACON 损失函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于注意力机制的轻量级语义分割 被引量：2

16

作者 马冬梅 王鹏宇 郭智浩 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第8期1503-1512,共10页

语义分割是一种计算机视觉技术,它需要从大量的图像中提取出重点信息,然后通过掩膜的方式,将这些信息转化成更加清晰、易于理解的表达形式。研究人员正在努力寻求一种平衡,在保证模型精度的同时,尽可能减小模型的体积,这也是当前设计轻... 语义分割是一种计算机视觉技术,它需要从大量的图像中提取出重点信息,然后通过掩膜的方式,将这些信息转化成更加清晰、易于理解的表达形式。研究人员正在努力寻求一种平衡,在保证模型精度的同时,尽可能减小模型的体积,这也是当前设计轻量级网络模型的热门话题。当前,图像语义分割技术存在许多挑战,如分割不连续、错误分割和模型复杂度过高。为了解决这些问题,提出了一种基于注意力机制的轻量级语义分割模型。该模型采用冻结解冻训练,特征提取网络是MobileNetV2,为了恢复较清晰的目标边界,在空洞金字塔池化(ASPP)输出部分引入轻量级的卷积注意力(CBAM)模块或在解码部分引入通道注意力(ECA-Net);为了解决样本不均衡的问题,引入了focal_loss损失函数;使用了混合精度和替换了输出端的标准卷积——DO-Conv卷积,在PASCAL VOC 2012和Cityscapes数据集上进行实验和验证,模型的大小为23.6 MB,平均交并比分别为73.91%和74.89%,类别平均像素准确率分别82.88%和84.87%,成功地在精确分割和计算效率之间取得了平衡。 展开更多

关键词 语义分割 DeepLabV3+ mobilenetv2 CBAM 通道注意力

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多注意力机制与跨特征融合的语义分割算法 被引量：1

17

作者 闵莉 董冰洁 安冬 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期282-289,共8页

图像语义分割技术在缺陷检测、医疗诊断、无人驾驶等领域广泛应用。针对现有语义分割模型普遍存在训练成本过高、目标轮廓分割效果不佳以及对小目标误分割、漏分割等问题,基于DeepLabv3+网络框架,提出多注意力机制与跨特征融合相结合的... 图像语义分割技术在缺陷检测、医疗诊断、无人驾驶等领域广泛应用。针对现有语义分割模型普遍存在训练成本过高、目标轮廓分割效果不佳以及对小目标误分割、漏分割等问题,基于DeepLabv3+网络框架,提出多注意力机制与跨特征融合相结合的图像语义分割算法。该算法选取轻量级网络MobileNetv2作为主干,以缩短训练时间;通过优化空洞空间金字塔池化模块中空洞卷积的膨胀率,改善多尺度语义特征的提取效果,提高模型对小目标的分割能力,并将兼具通道与空间的卷积块注意力机制引入其中,更加关注对分割起决定作用的区域,从而加强对目标边界的提取;在编码器中设计跨特征融合模块,以聚合不同层次特征图的空间信息和语义信息,提高网络学习特征的能力;在编码和解码部分均引入坐标注意力机制,以分解全局平均池化的方式将位置信息嵌入到通道中,从而得到分割目标的准确位置。实验结果表明,所提算法F3crc-DeepLabv3+在PASCAL VOC 2012增强数据集和Cityspaces数据集上的平均交并比分别达到了75.06%和73.06%,平均精度分别达到了84.16%和82.05%,精确率分别达到了86.18%和85.43%,训练时间分别为10 h和13.8 h,具有较优的网络性能。 展开更多

关键词 语义分割 DeepLabv3+网络 mobilenetv2网络 坐标注意力 卷积块注意力模块 跨特征融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进DeepLabV3+的KR脱硫扒渣液面分割方法

18

作者 郭龙 熊凌 +1 位作者 但斌斌 罗钟邱 《武汉科技大学学报》 2025年第6期419-426,共8页

在KR铁水脱硫工艺中,高效的扒渣作业对提升最终钢材的纯净度至关重要。然而,由于铁水、炉渣与罐壁的视觉特征高度相似,自动化扒渣过程常面临液面识别困难、分割精度低等问题,严重制约了扒渣的效率与质量。针对上述挑战,本文提出一种改... 在KR铁水脱硫工艺中,高效的扒渣作业对提升最终钢材的纯净度至关重要。然而,由于铁水、炉渣与罐壁的视觉特征高度相似,自动化扒渣过程常面临液面识别困难、分割精度低等问题,严重制约了扒渣的效率与质量。针对上述挑战,本文提出一种改进的轻量化DeepLabV3+语义分割网络。该网络采用MobileNetV2替代原始的Xception主干网络,在降低模型参数量的同时提升运算效率;设计并构建了融合深度可分离卷积与通道注意力模块(CAM)的CAM-ASPP模块,实现了特征提取的轻量化与增强;此外,在网络中引入卷积块注意力模块(CBAM),进一步强化模型对铁水与炉渣等关键区域特征的辨识与表达能力。基于工业现场采集的数据集进行验证,结果表明,本文模型的平均交并比(MIoU)与平均像素准确率(MPA)分别达到92.86%和96.38%,较原始模型分别提升了1.18和1.01个百分点。此外,该模型内存占用仅为19.59 MB,相较于原始模型大幅降低了93.96%,这为实现高精度、轻量化的实时扒渣视觉检测提供了有效方案。 展开更多

关键词 KR脱硫 扒渣 语义分割 DeepLabV3+ mobilenetv2 注意力机制

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于太赫兹成像的层状复合绝缘结构内部分层缺陷SSA-CNN定量表征 被引量：2

19

作者 朵文博 李宏伟 +4 位作者 李帅兵 杨栋 卢保朋 康永强 曹炳磊 《电气工程学报》 CSCD 2023年第3期63-72,共10页

层状复合绝缘结构内部分层缺陷的几何形状和位置在运行过程中会引发场强畸变,引发局部放电乃至绝缘击穿等故障,因此对层状复合绝缘件内部分层程度进行准确检测具有重要意义。首先利用太赫兹光谱对含分层缺陷的层状复合绝缘结构进行频域... 层状复合绝缘结构内部分层缺陷的几何形状和位置在运行过程中会引发场强畸变,引发局部放电乃至绝缘击穿等故障,因此对层状复合绝缘件内部分层程度进行准确检测具有重要意义。首先利用太赫兹光谱对含分层缺陷的层状复合绝缘结构进行频域成像,得到典型分层缺陷图像集;在此基础上,采用DCGAN模型对图像扩充并建立数据集,实现样本扩充和均衡化;最后,通过三种SSA-CNN(语义自注意)模型对缺陷样本中的分层区域缺陷的几何面积进行了计算分析。结果表明,DeepLabV3+(MobileNetV2)模型的像素精确度最高,对分层区域的识别率可达97.59%,通过像素点的计算可成功表征分层区域缺陷的几何尺寸。研究结果可为层状复合绝缘结构内部分层缺陷的非接触式定量表征提供技术参考。 展开更多

关键词 太赫兹无损检测技术 分层缺陷识别 SSA-CNN DeepLabV3+ mobilenetv2

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于YOLO和图像增强的海洋动物目标检测 被引量：11

20

作者 贾振卿 刘雪峰 《电子测量技术》 2020年第14期84-88,共5页

随着现代海洋牧场中智能捕捞作业的发展,海洋动物的目标检测有十分广泛的应用前景。针对于海洋动物目标检测中水下环境光照不足和检测速度较慢的问题,设计了一种基于MSRCR和MobilenetV2-YOLOV3的海洋动物快速检测方案。首先利用Mobilene... 随着现代海洋牧场中智能捕捞作业的发展,海洋动物的目标检测有十分广泛的应用前景。针对于海洋动物目标检测中水下环境光照不足和检测速度较慢的问题,设计了一种基于MSRCR和MobilenetV2-YOLOV3的海洋动物快速检测方案。首先利用MobilenetV2网络对数据集进行小规模分类训练;然后将MobilenetV2网络替换原始YOLOV3中的darknet53基础特征提取网络,并通过之前分类训练得到的参数迁移到特征提取网络中进一步训练得到检测模型;最后通过MSRCR算法增强水下图像,并在GPU嵌入式设备上进行实时检测。实验结果表明,在该方案下进行的海洋动物目标检测,其mAP值可达到71%,模型参数量只有18.5 M,在嵌入式设备上的检测速度可达到14.1 FPS。相较于其他网络模型,该方案可更好的用于水下动物的实时检测。 展开更多

关键词 目标检测 深度学习 YOLOV3算法 图像增强 mobilenetv2网络

在线阅读 下载PDF 职称材料