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基于改进UNet的人造板表面缺陷的图像分割方法 被引量：1
1
作者 张平均 翁悦 +2 位作者 王小红 李稳稳 林艺斌 《福建工程学院学报》 CAS 2022年第4期373-377,共5页
为满足人造板表面缺陷图像分割的精度要求,提出了一种改进的UNet语义分割网络模型。在传统的UNet网络结构上将编码部分改进为残差网络ResNet50并去掉连接层与平均池化层,网络通过残差块堆叠获取更多特征的底层信息;同时在跳跃连接中嵌... 为满足人造板表面缺陷图像分割的精度要求,提出了一种改进的UNet语义分割网络模型。在传统的UNet网络结构上将编码部分改进为残差网络ResNet50并去掉连接层与平均池化层,网络通过残差块堆叠获取更多特征的底层信息;同时在跳跃连接中嵌入聚焦注意力机制的模块,抑制干扰信息,保留有效位置信息,聚焦缺陷区域并加强学习。对4种UNet网络模型的人造板表面缺陷图像分割进行仿真比较,结果表明,融合聚焦注意力机制的残差UNet网络模型在像素准确率和平均交并比等指标上有较大提升,分割精度较高。 展开更多
关键词 聚焦注意力机制模块 UNet 残差网络 人造板表面缺陷 图像分割
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