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基于改进PSPNet的氩花图像分割算法
被引量：
4
1
作者
张达
熊凌
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第10期2843-2849,共7页
为解决高温复杂环境下钢包底吹氩图像实时分割速度慢的问题,提出一种改进PSPNet网络的氩花图像分割算法。采用轻量化网络Moblie Net替代Res Net作为特征提取主干网络,使用深度可分离卷积替代标准卷积减少模型参数量和计算量,提升分割速...
为解决高温复杂环境下钢包底吹氩图像实时分割速度慢的问题,提出一种改进PSPNet网络的氩花图像分割算法。采用轻量化网络Moblie Net替代Res Net作为特征提取主干网络,使用深度可分离卷积替代标准卷积减少模型参数量和计算量,提升分割速度;采用金字塔池化模块融合上下文信息,使用擅于分割小目标的融合损失函数辅助模型训练,提高分割精度。实验结果表明,该算法平均准确率为0.97,处理速度为40ms,图像细节信息丰富,实时性表现良好,适用于氩花图像分割任务。
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关键词
氩
花
图像
深度可分离卷积
融合损失函数
金字塔池化模块
图像
分割
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职称材料
基于改进DeepLabv3+网络的氩花图像语义分割
被引量：
1
2
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%。
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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
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职称材料
题名
基于改进PSPNet的氩花图像分割算法
被引量：
4
1
作者
张达
熊凌
机构
武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心
武汉科技大学机器人与智能系统研究院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第10期2843-2849,共7页
基金
国家自然科学基金项目(62073250、62003249)
湖北省重点研发计划基金项目(2020BAB021)。
文摘
为解决高温复杂环境下钢包底吹氩图像实时分割速度慢的问题,提出一种改进PSPNet网络的氩花图像分割算法。采用轻量化网络Moblie Net替代Res Net作为特征提取主干网络,使用深度可分离卷积替代标准卷积减少模型参数量和计算量,提升分割速度;采用金字塔池化模块融合上下文信息,使用擅于分割小目标的融合损失函数辅助模型训练,提高分割精度。实验结果表明,该算法平均准确率为0.97,处理速度为40ms,图像细节信息丰富,实时性表现良好,适用于氩花图像分割任务。
关键词
氩
花
图像
深度可分离卷积
融合损失函数
金字塔池化模块
图像
分割
Keywords
argon flower image
depth separable convolution
fusion loss function
pyramid pooling module
image segmentation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于改进DeepLabv3+网络的氩花图像语义分割
被引量：
1
2
作者
秦汉
熊凌
肖林伟
但斌斌
机构
武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心
武汉科技大学机器人与智能系统研究院
湖南开放大学智能制造学院
出处
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2023年第1期25-32,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(62173261)
湖北省重点研发计划项目(2020BAB021)
湖北省中央引导地方科技发展基金资助项目(2020ZYYD022)。
文摘
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%。
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
Keywords
semantic segmentation
argon flower image
ladle bottom argon blowing
DeepLabv3+
MobileNetV2
Focal Loss
channel attention mechanism
分类号
TP394.41 [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
基于改进PSPNet的氩花图像分割算法
张达
熊凌
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
4
下载PDF
职称材料
2
基于改进DeepLabv3+网络的氩花图像语义分割
秦汉
熊凌
肖林伟
但斌斌
《武汉科技大学学报》
CAS
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
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