基于改进注意力W-Net的工业烟尘图像分割

针对小目标烟尘尺寸小、边缘稀薄和U-Net在提取小目标烟尘特征效果不佳等原因导致的烟尘漏检、误检和分割精度低等问题,提出一种基于改进注意力W-Net(IAW-Net)的烟尘图像分割网络。采用注意力机制将U-Net扩展为W-Net,在W-Net的基础上引入改进的注意力机制,增强了小目标烟尘的特征;针对小目标烟尘特点对焦点损失进行改进,增加了小目标烟尘的分割比重。实验结果表明,IAW-Net能够在不影响大目标烟尘分割的基础上更加关注小目标烟尘的分割效果,从而提升了烟尘图像的整体分割能力,相比现有语义分割网络具有更好的分割效果。

衔接注意力机制与残差ASPP的W-Net工业烟尘图像分割

工业烟尘图像分割是基于烟尘图像监测污染等级判定的重要环节.针对工业烟尘分割时存在的小目标烟尘漏检、大目标烟尘误检以及分割结果精度低等问题,提出了一种结合衔接注意力机制和残差空洞空间金字塔池化(ASPP)的W-Net网络.使用衔接注意力机制将两个U-Net网络组合成W-Net,W-Net能充分利用烟尘的轮廓、位置信息进行烟尘粗分割和细分割操作,两次分割能达到更精细的分割效果;此外,针对W-Net中的普通卷积功能过于简单而不能更好地提取烟尘特征的问题,提出一种兼具残差块和ASPP功能的残差ASPP结构,同时还能根据大小目标烟尘的特点进行针对性分割,分割结果更全面完整.实验结果表明,结合衔接注意力机制与残差ASPP的W-Net以较小的分割效率损失为代价获得了较高的分割精度,Recall,IoU与F-score指标提高了4%~5%,解决了大小目标烟尘存在的分割问题,烟尘的分割效果也优于其他语义分割网络.