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基于改进SEGNET模型的图像语义分割 被引量：10
1
作者 罗嗣卿 张志超 岳琪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期256-261,共6页
使用原始SEGNET模型对图像进行语义分割时,未对图像中相邻像素点间的关系进行考虑,导致同一目标中像素点类别预测结果不一致。通过在SEGNET结构中加入一条自上而下的通道,使得SEGNET包含的多尺度语义信息更加丰富,从而提升对每个像素点... 使用原始SEGNET模型对图像进行语义分割时,未对图像中相邻像素点间的关系进行考虑,导致同一目标中像素点类别预测结果不一致。通过在SEGNET结构中加入一条自上而下的通道,使得SEGNET包含的多尺度语义信息更加丰富,从而提升对每个像素点的类别预测精度,在模型中加入生成对抗网络以充分考虑空间中相邻像素点间关系。实验结果表明,该模型的语义分割效果相比原始SEGNET模型显著提升,且可有效解决SEGNET测试中出现的分类错误问题。 展开更多
关键词 segnet模型 生成对抗网络 多尺度语义信息 相邻像素类别关系 特征融合
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一种融合注意力机制的苗族服饰图案分割方法 被引量：4
2
作者 万林江 黄成泉 +2 位作者 张博源 王琴 周丽华 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2022年第12期95-101,共7页
针对苗族服饰因缺少像素级标注的数据库、元素多元化、纹饰图案不规则等引起的目标区域特征提取难度大的问题,提出了一种融合了注意力机制的SegNet分割模型(SE-SegNet)。在改进的SegNet模型中融入通道注意力SE模块,关注更多的细节特征,... 针对苗族服饰因缺少像素级标注的数据库、元素多元化、纹饰图案不规则等引起的目标区域特征提取难度大的问题,提出了一种融合了注意力机制的SegNet分割模型(SE-SegNet)。在改进的SegNet模型中融入通道注意力SE模块,关注更多的细节特征,旨在于加强对目标特征的提取,实现苗服饰图案的自动分割。实验结果表明,该模型在苗族服饰数据集中,像素准确率为92.69%,交并比值为85.27%,相似系数为92.05%。与其他模型相比,该模型分割结果更精细,在苗族服饰图案分割的效果得到显著提升。服饰图案分割效果的提升对苗族服饰文化的保护和发展具有重要意义。 展开更多
关键词 苗族服饰 segnet模型 SE-segnet SE模块 图案分割
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融合残差连接的图像语义分割方法
3
作者 王龙宝 张珞弦 +3 位作者 张帅 徐亮 曾昕 徐淑芳 《计算机测量与控制》 2024年第1期157-164,共8页
由于传统SegNet模型在采样过程中产生了大量信息损失,导致图像语义分割精度较低,为此提出了一种融合残差连接的新型编-解码器网络结构:文中引入了多残差连接策略,更为全面地保留了多尺度图像中包含的大量细节信息,降低还原降采样所带来... 由于传统SegNet模型在采样过程中产生了大量信息损失,导致图像语义分割精度较低,为此提出了一种融合残差连接的新型编-解码器网络结构:文中引入了多残差连接策略,更为全面地保留了多尺度图像中包含的大量细节信息,降低还原降采样所带来的信息损失;为进一步加速网络训练的收敛效率,改善样本的不平衡问题,设计了一种带平衡因子的交叉熵损失函数,对正负样本不平衡现象予以针对性的优化,使得模型的训练更加高效;实验表明该方法较好地解决了语义分割中信息损失以及分割不准确的问题,与SegNet相比,本网络在Cityscapes数据集上进行精细标注的mIoU值提高了约13%。 展开更多
关键词 语义分割 残差连接 交叉熵损失函数 segnet模型 深度学习
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基于改进SegNet模型的斑马线检测方法研究 被引量：2
4
作者 付阳阳 陶建军 +2 位作者 王夏黎 李妮妮 袁绍欣 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期117-122,149,共7页
为了改善现有斑马线检测精度低、检测不全面及实时性差等多重问题,提出了一种改进的SegNet语义分割模型进行斑马线检测,使其更适应于辅助驾驶系统中的预警场景,为无人驾驶车辆提供帮助。以语义分割中的原始SegNet模型为基础,首先将SegNe... 为了改善现有斑马线检测精度低、检测不全面及实时性差等多重问题,提出了一种改进的SegNet语义分割模型进行斑马线检测,使其更适应于辅助驾驶系统中的预警场景,为无人驾驶车辆提供帮助。以语义分割中的原始SegNet模型为基础,首先将SegNet模型的特征提取网络部分进行改进,融入金字塔池化模块,进行多方面特征提取,获取上下文全局信息,达到减少斑马线细节信息丢失的目的;然后将模型对称的结构改为编码不变、解码减少的不对称结构,减少网络参数,增设细节处理,精准检测斑马线像素点位置,有效地提高了检测准确率和实时性。对获取到的斑马线图像进行亮度增强、添加噪声、图像翻转等随机转换方式来扩充采集的斑马线图像样本,使斑马线图像样本满足各种语义分割模型检测需求。在扩充后的斑马线数据集上进行试验,以精确率,召回率,F1值为检测精度评价标准,以运行时间为实时性评价标准,将改进SegNet模型分别与原始SegNet模型,U-Net模型,PSPNet模型进行对比。改进SegNet模型检测斑马线精度达到了97.6%,与其他模型相比检测精度得到有效提高,且运行速度加快,满足当前实时性检测的需求。因此改进SegNet模型检测斑马线更全面,可应用于辅助驾驶系统中。 展开更多
关键词 智能交通 斑马线检测 segnet模型 金字塔池化 语义分割
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一种基于改进SegNet模型和融合注意力机制的苗族服饰图案分割算法
5
作者 谭永前 曾凡菊 《怀化学院学报》 2023年第5期66-71,共6页
针对目前语义分割模型需要消耗大量计算资源,对苗族服饰图案分割精度不高等问题,提出一种在改进的Seg Net模型中嵌入注意力机制模块的算法模型。改进后的Seg Net模型减少了卷积层数,在一定程度上减少了内存资源的消耗;为了提高对服饰图... 针对目前语义分割模型需要消耗大量计算资源,对苗族服饰图案分割精度不高等问题,提出一种在改进的Seg Net模型中嵌入注意力机制模块的算法模型。改进后的Seg Net模型减少了卷积层数,在一定程度上减少了内存资源的消耗;为了提高对服饰图案细小纹理的分割精度,减少细小纹理细节的丢失,使用二分类交叉熵损失函数作为损失函数,提高了服饰图案细小纹理的分割精度;改进的Seg Net模型中嵌入轻量级的注意力模块,使得模型能够关注图像中更多的细节特征,更好地将感兴趣的特征从局部水平关联到全局水平,加强对目标特征信息的提取,减少损失率,提高模型的分割性能。实验结果表明,改进后的算法模型相对于传统相关算法,对苗族服饰图案的分割精度有了一定的提高,分割结果的视觉效果和定量指标上都要优于传统相关算法。 展开更多
关键词 图案分割 苗族服饰 注意力机制 segnet模型
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少样本条件下的复杂叶片图像语义分割 被引量：1
6
作者 汪庆 杜炜 +1 位作者 马春 谷宗运 《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》 2022年第3期21-25,31,共6页
针对少样本条件下复杂叶片分割精确度不高的问题,提出一种基于数据增强的图像语义分割方法。使用翻转、平移方法对训练集中的图像进行增强扩充,利用VGG19代替原SegNet语义分割模型的VGG16主干网络进行模型训练。实验结果表明,在包含180... 针对少样本条件下复杂叶片分割精确度不高的问题,提出一种基于数据增强的图像语义分割方法。使用翻转、平移方法对训练集中的图像进行增强扩充,利用VGG19代替原SegNet语义分割模型的VGG16主干网络进行模型训练。实验结果表明,在包含180幅复杂背景叶片的图像数据集上,使用该方法的评价指数MPA和MIOU达到了98.02%和95.79%,相比未使用数据增强的原模型分别提高了9.96%和15.27%。 展开更多
关键词 语义分割 segnet模型 VGG19 少样本 复杂叶片 数据增强
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SegNet在从低空无人机影像中提取会仙岩溶湿地地物信息中的应用 被引量：4
7
作者 唐廷元 付波霖 +6 位作者 李颖 娄佩卿 何宏昌 刘曼 马瑞雪 范冬林 高二涛 《湿地科学》 CSCD 北大核心 2020年第4期413-423,共11页
以广西桂林会仙国家湿地公园核心区为研究区,结合SegNet和低空无人机影像,构建会仙岩溶湿地地物信息提取模型,探讨多分类SegNet模型与融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的差别,分析epoch参数设置对模型分类精度的影响。研究结果表明... 以广西桂林会仙国家湿地公园核心区为研究区,结合SegNet和低空无人机影像,构建会仙岩溶湿地地物信息提取模型,探讨多分类SegNet模型与融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的差别,分析epoch参数设置对模型分类精度的影响。研究结果表明,多分类SegNet模型对会仙岩溶湿地地物的分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.59和0.67,融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.68和0.79;与多分类SegNet模型分类结果精度相比,融合多个单分类和双分类SegNet模型分类结果的F1分数明显增大。因此,融合多个单分类和双分类的SegNet模型更适用于提取会仙岩溶湿地地物信息;构建更优的会仙岩溶湿地地物提取SegNet模型,设置epoch值为10相对更合适。 展开更多
关键词 地物信息提取 多分类segnet模型 融合segnet模型 低空无人机影像 会仙岩溶湿地
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复杂场景下农村道路裂缝分割方法 被引量：4
8
作者 张晋赫 秦育罗 +2 位作者 张在岩 宋伟东 朱洪波 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第5期74-74,75-78,88,共6页
针对农村道路裂缝识别中存在训练样本数量少、场景单一、提取结果不准确等问题,本文首先依托辽宁省多年份实测道路图像数据,构建具有多种类、多场景的路面裂缝数据集(PCDs),以ResNet50为编码器、SegNet为解码器,构建路面裂缝图像识别模... 针对农村道路裂缝识别中存在训练样本数量少、场景单一、提取结果不准确等问题,本文首先依托辽宁省多年份实测道路图像数据,构建具有多种类、多场景的路面裂缝数据集(PCDs),以ResNet50为编码器、SegNet为解码器,构建路面裂缝图像识别模型Res⁃SegNet,通过增大卷积核的大小获取更丰富的裂缝信息,使用Focal Loss损失函数,令模型更专注困难样本。然后采用分块预测方法提升裂缝在图片中的占比,使图片预测更加精细。最后通过网络模型和预测方法进行对比试验。结果表明,使用Res⁃SegNet识别PCDs的测试集,在不同的场景中F值为0.691,使用Res⁃SegNet结合分块预测识别PCDs的测试集,在不同的场景中F值达0.753。 展开更多
关键词 裂缝识别 深度学习 数据集 Res⁃segnet模型 分块预测
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基于SegNet语义模型的高分辨率遥感影像农村建设用地提取 被引量：58
9
作者 杨建宇 周振旭 +3 位作者 杜贞容 许全全 尹航 刘瑞 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期251-258,共8页
针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神... 针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神经网络的SegNet图像语义分割算法对遥感影像中的农村建筑物进行提取,并与传统分类算法中的最大似然法(maximum likelihood,ML)和ISO聚类、浅层学习算法中的支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)以及深层语义分割算法中的金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)的试验结果作对比分析。研究结果表明:SegNet不仅能够高效利用高空间分辨率遥感影像中农村建筑物的光谱信息而且还能够充分利用其丰富的空间特征信息,最终形成较好的分类模型,该算法在验证样本中的分类总体精度为96.61%,Kappa系数为0.90,建筑物的F1值为0.91,其余5种分类算法的总体精度、Kappa系数、建筑物的F1值都分别在94.68%、0.83、0.87以下。该研究可以为高空间分辨率遥感影像农村建设用地提取研究提供参考。 展开更多
关键词 遥感 图像分割 算法 深度学习 segnet语义分割模型 高空间分辨率遥感影像 农村建设用地提取
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基于残差SegNet模型的高分辨率遥感影像分类方法 被引量：1
10
作者 薛明 韦波 +2 位作者 唐诗晴 李景文 姜建武 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第4期918-925,共8页
为解决深度语义模型(SegNet)在高分辨率遥感影像分类中易出现梯度消失从而影响分类精度的问题,提出一种残差学习改进SegNet语义模型(ResSegNet)的高分辨率遥感影像分类方法,该方法以SegNet语义模型为基础,通过构建更深层次的网络结构并... 为解决深度语义模型(SegNet)在高分辨率遥感影像分类中易出现梯度消失从而影响分类精度的问题,提出一种残差学习改进SegNet语义模型(ResSegNet)的高分辨率遥感影像分类方法,该方法以SegNet语义模型为基础,通过构建更深层次的网络结构并加入残差块以提高模型的特征提取能力,从而提取更深层次影像空谱特征实现分类。利用高分辨率遥感影像语义分割数据集Vaihingen和Postdam进行实验验证,结果表明:相比于支持向量机、面向对象决策树法、传统卷积神经网络和SegNet语义模型分类方法,提出的ResSegNet分类方法的总体精度均最高,分别为89.18%和87.62%,分类效果和分类精度最优。 展开更多
关键词 深度学习 语义分割 segnet语义模型 残差学习 高分辨率遥感影像分类
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