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基于L-DeepLabV3+的风机组件图像分割方法
1
作者
王先知
邬满
+1 位作者
王高才
周雨晨
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第7期2089-2098,共10页
为提高风机组件图像的分割准确度和速度,提出一种L-DeepLabV3+的高效语义分割模型。采用改进后的EfficientNetV2-S1作为骨干网络,引入双融合注意力机制和深度可分离空洞卷积改进空洞空间卷积金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,...
为提高风机组件图像的分割准确度和速度,提出一种L-DeepLabV3+的高效语义分割模型。采用改进后的EfficientNetV2-S1作为骨干网络,引入双融合注意力机制和深度可分离空洞卷积改进空洞空间卷积金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)模块,提高图像特征提取的准确性。损失函数采用Dice+Focal,使得模型在训练过程中会更加专注于复杂样本。实验结果表明,L-DeepLabV3+模型总体分类的准确率(Ac)提高了8.08%,mIoU值提高了7.59%。对比主流的语义分割模型,L-DeepLabV3+模型的分割精度得到进一步提升。
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关键词
图像分割
语义分割
DeepLabV3+
注意力机制
EfficientNetV2网络
平均交并比
风机叶片
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职称材料
题名
基于L-DeepLabV3+的风机组件图像分割方法
1
作者
王先知
邬满
王高才
周雨晨
机构
广西
大学计算机与电子信息
学院
广西科学院广西北部湾碳汇与低碳工程研究中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第7期2089-2098,共10页
基金
国家重点研发计划重点专项基金项目(2022YFD2401200)
广西科技重大专项基金项目(桂科AA22068072)。
文摘
为提高风机组件图像的分割准确度和速度,提出一种L-DeepLabV3+的高效语义分割模型。采用改进后的EfficientNetV2-S1作为骨干网络,引入双融合注意力机制和深度可分离空洞卷积改进空洞空间卷积金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)模块,提高图像特征提取的准确性。损失函数采用Dice+Focal,使得模型在训练过程中会更加专注于复杂样本。实验结果表明,L-DeepLabV3+模型总体分类的准确率(Ac)提高了8.08%,mIoU值提高了7.59%。对比主流的语义分割模型,L-DeepLabV3+模型的分割精度得到进一步提升。
关键词
图像分割
语义分割
DeepLabV3+
注意力机制
EfficientNetV2网络
平均交并比
风机叶片
Keywords
image segmentation
semantic segmentation
DeepLabV3+
attention
EfficientNetV2 network
mIoU
fan blade
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于L-DeepLabV3+的风机组件图像分割方法
王先知
邬满
王高才
周雨晨
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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