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基于改进PSPnet的无人机农田场景语义分割
被引量：
6
1
作者
刘尚旺
张杨杨
+2 位作者
蔡同波
唐秀芳
王长庚
《灌溉排水学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期101-108,共8页
【目的】改进PSPnet语义分割模型在无人机农田场景下的性能。【方法】对PSPnet语义分割模型进行3方面改进:(1)通过不同维度特征级联,在强化场景解析的基础上保留更多图像细节特征。(2)利用深度可分离卷积模块构建轻量级语义分割模型,使...
【目的】改进PSPnet语义分割模型在无人机农田场景下的性能。【方法】对PSPnet语义分割模型进行3方面改进:(1)通过不同维度特征级联,在强化场景解析的基础上保留更多图像细节特征。(2)利用深度可分离卷积模块构建轻量级语义分割模型,使其更加高效。(3)改进激活函数,提升模型分割效果。【结果】所建模型的平均像素准确率和平均交并比分别为89.48%和82.38%,比改进前的模型提高了18.12%和18.93%,且分割结果优于Unet和DeeplabV3+等模型。【结论】改进后的模型能够有效进行无人机遥感农田场景语义分割。
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关键词
PSPnet
语义分割
特征级联
深度可分离卷积
激活函数
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职称材料
题名
基于改进PSPnet的无人机农田场景语义分割
被引量：
6
1
作者
刘尚旺
张杨杨
蔡同波
唐秀芳
王长庚
机构
河南
师范大学计算机与信息
工程
学院
中国农业科学院农田灌溉研究所
“智慧商务与物联网技术”河南省工程实验室
出处
《灌溉排水学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期101-108,共8页
基金
河南省高等学校重点科研项目(21A520022)。
文摘
【目的】改进PSPnet语义分割模型在无人机农田场景下的性能。【方法】对PSPnet语义分割模型进行3方面改进:(1)通过不同维度特征级联,在强化场景解析的基础上保留更多图像细节特征。(2)利用深度可分离卷积模块构建轻量级语义分割模型,使其更加高效。(3)改进激活函数,提升模型分割效果。【结果】所建模型的平均像素准确率和平均交并比分别为89.48%和82.38%,比改进前的模型提高了18.12%和18.93%,且分割结果优于Unet和DeeplabV3+等模型。【结论】改进后的模型能够有效进行无人机遥感农田场景语义分割。
关键词
PSPnet
语义分割
特征级联
深度可分离卷积
激活函数
Keywords
PSPnet
semantic segmentation
feature concatenate
deep separable convolution
activation function
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进PSPnet的无人机农田场景语义分割
刘尚旺
张杨杨
蔡同波
唐秀芳
王长庚
《灌溉排水学报》
CSCD
北大核心
2022
6
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