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基于改进deeplabv3的自然图像语义分割算法

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陕西科技大学学报 2024年第2期42卷 182-188页

作者：赵晓王若男杨晨李玥辰陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安710021

针对deeplabv3模型对自然图像语义分割时存在的图像局部细节信息丢失导致的误分割和物体边缘分割不完整的问题,提出了一种改进deeplabv3模型的自然图像语义分割网络,能够以更高的准确率实现自然图像的语义分割.首先,使用ResNet101作为... 详细信息

针对deeplabv3模型对自然图像语义分割时存在的图像局部细节信息丢失导致的误分割和物体边缘分割不完整的问题,提出了一种改进deeplabv3模型的自然图像语义分割网络,能够以更高的准确率实现自然图像的语义分割.首先,使用ResNet101作为骨干网络进行特征提取,把ResNet101网络最后两层提取到的特征图输入到设计的ACMix多重融合模块(ACMix Multiple Fusion Module,AMFM)中,有效获取不同尺度的空间特征信息,将融合之后的结果作为空洞空间金字塔池化模块(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)的输入.其次,添加辅助分支模块(Auxiliary Branch Module,ABM),将ResNet101网络第三层提取到的特征图输入到ABM中,有效提取更丰富的边缘特征信息.最后,将主分支和辅助分支的结果融合作为输出,融合后的输出不仅追踪到了不同尺度的空间特征信息,而且提取到了完整的边缘特征信息,从而使模型更有效地提高分割精度.PASCAL VOC 2012数据集的结果表明,改进后的模型相比于原模型分割精度提升了3.21%,与其它网络模型相比,也具有较好的分割精度.

关键词：语义分割 deeplabv3 多尺度特征融合

改进deeplabv3的软包装锂离子电池表面凹坑缺陷检测方法

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电池 2024年

作者：何涛张成娟雷卓王正家湖北工业大学机械工程学院现代制造工程湖北省重点实验室

针对软包装锂离子电池表面凹坑缺陷对比度低、缺陷区域过小且存在反光，传统方法很难对其进行准确检测的问题，提出一种基于图像增强和改进deeplabv3网络的软包装锂离子电池表面凹坑缺陷检测方法。通过分析软包装锂离子电池表面凹坑缺... 详细信息

针对软包装锂离子电池表面凹坑缺陷对比度低、缺陷区域过小且存在反光，传统方法很难对其进行准确检测的问题，提出一种基于图像增强和改进deeplabv3网络的软包装锂离子电池表面凹坑缺陷检测方法。通过分析软包装锂离子电池表面凹坑缺陷图像特征，采用图像增强算法对图像进行预处理以增强凹坑缺陷对比度。对deeplabv3网络进行改进，使用ResNet101作为特征提取网络，同时引入位置注意力模块，使得模型更加关注于凹坑缺陷相关特征，提升网络的检测精度。实验结果表明，改进后的网络在自制数据集上的平均交并比达到85.98%，缺陷检测准确率达到98.33%，具有一定的工程应用价值。

关键词：图像增强深度学习 deeplabv3 缺陷检测软包装锂离子电池表面凹坑

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软包装锂离子电池表面凹坑缺陷检测方法

电池 2024年第3期54卷 358-363页

作者：何涛张成娟雷卓王正家湖北工业大学机械工程学院湖北武汉430068 现代制造工程湖北省重点实验室湖北武汉430068

软包装锂离子电池表面凹坑缺陷对比度低、缺陷区域过小且存在反光,传统方法很难进行准确检测。提出一种基于图像增强和改进deeplabv3网络的软包装锂离子电池表面凹坑缺陷检测方法。通过分析表面凹坑缺陷图像特征,采用图像增强算法对图... 详细信息

软包装锂离子电池表面凹坑缺陷对比度低、缺陷区域过小且存在反光,传统方法很难进行准确检测。提出一种基于图像增强和改进deeplabv3网络的软包装锂离子电池表面凹坑缺陷检测方法。通过分析表面凹坑缺陷图像特征,采用图像增强算法对图像进行预处理,以增强凹坑缺陷对比度。对deeplabv3网络进行改进,使用ResNet101作为特征提取网络,同时引入位置注意力模块,使得模型更加关注于凹坑缺陷相关特征,提升网络的检测精度。改进后的网络在自制数据集上的平均交并比达到85.98%,缺陷检测准确率达到98.33%。

关键词：图像增强深度学习 deeplabv3 缺陷检测软包装锂离子电池表面凹坑

基于deeplabv3工程图形的轻量化分割方法

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信息与电脑 2022年第20期34卷 103-106页

作者：宋志伟姚慧田丹湛高辉西安工业大学陕西西安710000

重工装备制造,通过分割工程图纸中所需特定形状,按照图纸比例加工制造。目前,工程图轮廓分割提取大都通过人工实现,其效率大大降低。因此,提出一种基于deeplabv3的工程图轮廓分割提取方法。该方法能够自动提取工程图中所需零件轮廓并进... 详细信息

重工装备制造,通过分割工程图纸中所需特定形状,按照图纸比例加工制造。目前,工程图轮廓分割提取大都通过人工实现,其效率大大降低。因此,提出一种基于deeplabv3的工程图轮廓分割提取方法。该方法能够自动提取工程图中所需零件轮廓并进行下料,大大加快制造效率。deeplabv3采用级联或并行和多个不同空率的空洞卷积模块实现图像特征的提取,摒弃了传统DeeplabCRF处理,在分割图像方面有着出色的性能。文章对经典deeplabv3进行改进,提出用轻量化MobileNet作为主干网络,并首次用于工程图分割方面。经过实验分析,该方法在工程图数据集分割方面有着不错的效果。

关键词：图像分割工程图 deeplabv3 轻量化

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牵引变电所墙壁渗水检测方法研究与实现

铁路计算机应用 2024年第1期33卷 28-32页

作者：刘立超中国铁路呼和浩特局集团有限公司供电部呼和浩特010050

针对牵引变电所墙壁渗水易影响列车的正常运营,且人工检查效率较低的问题,研究墙壁渗水检测方法。该方法基于改进的MobileNetV2网络和deeplabv3网络相结合的模型进行设计,采用边缘计算和5G移动通信技术进行边缘化部署,实现了对牵引变电... 详细信息

针对牵引变电所墙壁渗水易影响列车的正常运营,且人工检查效率较低的问题,研究墙壁渗水检测方法。该方法基于改进的MobileNetV2网络和deeplabv3网络相结合的模型进行设计,采用边缘计算和5G移动通信技术进行边缘化部署,实现了对牵引变电所墙壁渗水区域的精确分割,降低了模型的参数量,提升了模型的精确度,PA(Pixel Accuracy)和MIoU(Mean Intersection over Union)指标分别达到98.82%和95.32%;部署方案便捷,适用范围广,在2 T算力下,单帧执行时间仅为40 ms。

关键词：墙壁渗水 MobileNetV2 deeplabv3 牵引变电所目标检测

基于深度学习的遥感技术在茶园建筑识别中的应用

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福建茶叶 2024年第2期46卷 22-24页

作者：倪璐杰浙江农林大学浙江杭州311300

从高分辨率遥感影像中自动地提取茶园建筑信息,一方面,可以为茶园建筑的识别提供新的思路和方法,丰富建筑识别技术的研究内容和手段;另一方面,可以为茶叶生产和文化遗产保护提供有力的技术支持。鉴于此,提出一种基于deeplabv3+语义分割... 详细信息

从高分辨率遥感影像中自动地提取茶园建筑信息,一方面,可以为茶园建筑的识别提供新的思路和方法,丰富建筑识别技术的研究内容和手段;另一方面,可以为茶叶生产和文化遗产保护提供有力的技术支持。鉴于此,提出一种基于deeplabv3+语义分割模型的高分辨率遥感影像茶园建筑信息提取方法。研究结果表明,该方法在提取茶园建筑信息时,训练集的准确率达到了0.95,验证集和测试集的准确率分别达到了0.92和0.91。召回率和F1-score也分别达到了很高的水平。

关键词：深度学习茶园建筑遥感影像 deeplabv3

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深度语义分割网络的遥感影像水体提取

能源与环境 2024年第1期 136-140页

作者：郑文雅福州大学环境与安全工程学院福建福州350108

为探究深度语义分割网络在水体提取中的潜能,分别构建PSPNet、U-Net、deeplabv3语义分割水体提取模型。使用哨兵二号影像作为数据源,首先利用水体指数作辅助创建水体标签数据,并建立水体语义分割数据集,然后构建PSPNet、U-Net、deeplabv... 详细信息

为探究深度语义分割网络在水体提取中的潜能,分别构建PSPNet、U-Net、deeplabv3语义分割水体提取模型。使用哨兵二号影像作为数据源,首先利用水体指数作辅助创建水体标签数据,并建立水体语义分割数据集,然后构建PSPNet、U-Net、deeplabv3网络模型并进行训练,从而获得最优的水体提取模型。选择归一化差异水体指数、最大似然法、支持向量机、随机森林与3个语义分割网络模型在相同的测试集下进行比较,结果表明:PSPNet、U-Net、deeplabv3方法精度分别达到93.50%、95.00%、96.00%,相比其他提取方法,水体错分、漏分现象减少,水体提取精度提高,验证了语义分割网络在水体提取方面的有效性,其中deeplabv3的适用性最好。

关键词：哨兵二号水体提取 PSPNet U-Net deeplabv3

基于deeplabv3的左心室超声图像分割方法

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计算机应用 2019年第S2期39卷 114-117页

作者：薛飞伍岳庆姚宇任伟中国科学院成都计算机应用研究所成都610041 中国科学院大学北京100049

针对超声心动图噪声大、纹理不均匀、边缘难分割的特点,提出一种基于deeplabv3的多通道模型对左心室区域进行分割的方法。将deeplabv3嵌入到堆叠式的模型中,分别学习前景特征(左心室特征)和背景特征,然后整合两个通道以产生最终的分割... 详细信息

针对超声心动图噪声大、纹理不均匀、边缘难分割的特点,提出一种基于deeplabv3的多通道模型对左心室区域进行分割的方法。将deeplabv3嵌入到堆叠式的模型中,分别学习前景特征(左心室特征)和背景特征,然后整合两个通道以产生最终的分割结果。实验结果表明,所提算法像素平均交并比(MIoU)比医学语义分割U-Net算法高出13.37%,在图像关键分割区域纹理不均匀的情况下,多通道deeplabv3网络的分割效果明显好于仅使用deeplabv3网络的分割效果。

关键词：超声心动图左心室图像分割 deeplabv3 多通道

基于增强deeplabv3网络的高分辨率遥感影像分类

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测绘通报 2021年第4期 40-44页

作者：叶沅鑫谭鑫孙苗苗王蒙蒙西南交通大学地球科学与环境工程学院四川成都611756

由于高分影像具有地物细节丰富、类别差异大等特点,现有的卷积神经网络影像分类方法普遍存在分类精度低、地物边界不准确等问题。鉴于此,本文提出一种基于增强deeplabv3网络的影像分类模型。首先构建R-MCN网络结构,利用大小不同的卷积... 详细信息

由于高分影像具有地物细节丰富、类别差异大等特点,现有的卷积神经网络影像分类方法普遍存在分类精度低、地物边界不准确等问题。鉴于此,本文提出一种基于增强deeplabv3网络的影像分类模型。首先构建R-MCN网络结构,利用大小不同的卷积核并结合残差网络的思想进一步提取浅层网络的多尺度、多层次的特征信息;然后采用可学习的上采样方式,并将R-MCN提取的特征与高阶的语义信息相融合;最后通过提出的Mloss损失函数,获得遥感影像的地物分类结果。试验结果表明,相对于传统的卷积神经网络,本文方法能细化地物的边缘信息,改善分类效果,获得更高的影像分类精度。

关键词：影像分类融合上采样损失函数 deeplabv3