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构建VED-SegNet分割模型提取鱼类表型比例
被引量：
2
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作者
李健源
柳春娜
+3 位作者
卢晓春
王鲁海
刘轶
卢佳
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期175-183,共9页
为提高鱼类表型分割精度和准确度,实现鱼类表型智能监测,该研究基于深度学习算法构建了VED-SegNet模型用于鱼类表型分割和测量。该模型将cross stage partial network和GSConv结合作为编码器(VoV-GSCSP),保持足够精度的同时降低网络结...
为提高鱼类表型分割精度和准确度,实现鱼类表型智能监测,该研究基于深度学习算法构建了VED-SegNet模型用于鱼类表型分割和测量。该模型将cross stage partial network和GSConv结合作为编码器(VoV-GSCSP),保持足够精度的同时降低网络结构复杂性。另一方面,该模型采用EMA(efficient multi-scale attention module with cross-spatial learning)建立强化结构,加强编码器和解码器之间的信息传递,提高模型精度,并实现了8个表型类别的输出。采用自建的鱼类表型分割数据集对VED-SegNet模型进行了测试,测量结果中鱼类各表型比例与实际测量值相接近,表型最大平均绝对和平均相对误差为0.39%、11.28%,能实现无接触式提取水产养殖中鱼类表型比例。对比其他常见语义分割模型,平均交并比mean intersection over union,mIoU和平均像素准确率mean pixel accuracy,m PA最高,分别到达了87.92%、92.83%。VED-SegNet模型在环境复杂、多鱼重叠的养殖水体鱼类监测场景中精准分割鱼类形态特征,可为鱼类表型智能测量提供技术支持。
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关键词
图像分割
模型
鱼类表型
表型比例
ved-segnet
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职称材料
题名
构建VED-SegNet分割模型提取鱼类表型比例
被引量：
2
1
作者
李健源
柳春娜
卢晓春
王鲁海
刘轶
卢佳
机构
中国水利水电科学研究院
三峡大学水利与环境学院
中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期175-183,共9页
基金
政府间国际科技创新合作重点专项项目(2022YFE0117400)
中国水利水电科学研究院“五大人才”计划专项项目(No.SD0145B032021、No.SS0145B022021)
国家自然青年科学基金项目(No.51809291)。
文摘
为提高鱼类表型分割精度和准确度,实现鱼类表型智能监测,该研究基于深度学习算法构建了VED-SegNet模型用于鱼类表型分割和测量。该模型将cross stage partial network和GSConv结合作为编码器(VoV-GSCSP),保持足够精度的同时降低网络结构复杂性。另一方面,该模型采用EMA(efficient multi-scale attention module with cross-spatial learning)建立强化结构,加强编码器和解码器之间的信息传递,提高模型精度,并实现了8个表型类别的输出。采用自建的鱼类表型分割数据集对VED-SegNet模型进行了测试,测量结果中鱼类各表型比例与实际测量值相接近,表型最大平均绝对和平均相对误差为0.39%、11.28%,能实现无接触式提取水产养殖中鱼类表型比例。对比其他常见语义分割模型,平均交并比mean intersection over union,mIoU和平均像素准确率mean pixel accuracy,m PA最高,分别到达了87.92%、92.83%。VED-SegNet模型在环境复杂、多鱼重叠的养殖水体鱼类监测场景中精准分割鱼类形态特征,可为鱼类表型智能测量提供技术支持。
关键词
图像分割
模型
鱼类表型
表型比例
ved-segnet
Keywords
image segmentation
models
fish phenotype
phenotype ratio
ved-segnet
分类号
Q81 [生物学—生物工程]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
构建VED-SegNet分割模型提取鱼类表型比例
李健源
柳春娜
卢晓春
王鲁海
刘轶
卢佳
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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