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改进U_Net网络的钢结构表面锈蚀图像分割方法
1
作者
陈法法
董海飞
+1 位作者
何向阳
陈保家
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期49-57,共9页
为实现锈蚀图像分割网络模型轻量化,同时消除非单一特征背景和锈液等类似特征背景干扰,本文将U_Net网络模型的编码部分替换为MobilenetV3_Large网络,导入基于ImageNet数据集的MobilenetV3_Large网络预训练权重,将U_Net网络模型解码部分...
为实现锈蚀图像分割网络模型轻量化,同时消除非单一特征背景和锈液等类似特征背景干扰,本文将U_Net网络模型的编码部分替换为MobilenetV3_Large网络,导入基于ImageNet数据集的MobilenetV3_Large网络预训练权重,将U_Net网络模型解码部分的普通卷积替换为深度可分离残差卷积,并在上采样的过程中添加注意力导向AG模块和Dropout机制。经实验验证表明,本文设计的改进U_Net网络模型在非单一特征背景和锈液等类似特征背景干扰下,具有明显的锈蚀图像分割优势,相比于原U_Net网络模型,模型大小减少了81.18%,浮点计算量减少了98.34%,检测效率提升了3.27倍,即从原来不足6 fps,提升至19 fps。网络模型实现轻量化的同时,网络模型的准确率达95.54%,相比于原U_Net网络模型提升了5.04%。
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关键词
锈蚀区域分割
MobilenetV3
U_Net
注意力导向
深度可分离残差卷积
下载PDF
职称材料
基于轻量级Fast-Unet网络的航拍图像电力线快速精确分割
被引量:
2
2
作者
杨锴
周顺勇
+1 位作者
曾雅兰
赵亮
《四川轻化工大学学报(自然科学版)》
CAS
2022年第1期74-83,共10页
为了满足光学航拍图像中电力线检测的实时性和高精度,提出了一种轻量级Fast-Unet网络电力线检测方法。它以Unet语义分割网络为基础,添加金字塔池化结构增强特征上下文信息的融合。设计深度可分离残差卷积运算,增加了网络深度且进一步减...
为了满足光学航拍图像中电力线检测的实时性和高精度,提出了一种轻量级Fast-Unet网络电力线检测方法。它以Unet语义分割网络为基础,添加金字塔池化结构增强特征上下文信息的融合。设计深度可分离残差卷积运算,增加了网络深度且进一步减少了网络参数量。使用多损失函数训练Fast-Unet网络,缓解图像中前景与背景类别分布极度不平衡的问题。实验结果表明,相较于Unet算法,模型参数量大幅减少,运算速度明显提升。Fast-Unet满足了实际应用需求,且模型参数体积得到了有效压缩,更容易部署于各种嵌入式系统,对于提高直升机与无人机的低空飞行安全有一定的现实意义。
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关键词
电力线检测
语义分割
Unet
深度可分离残差卷积
金字塔池化
Focalloss
Dice
loss
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职称材料
题名
改进U_Net网络的钢结构表面锈蚀图像分割方法
1
作者
陈法法
董海飞
何向阳
陈保家
机构
三峡大学水电机械设计与维护湖北省重点实验室
国家大坝安全工程技术研究中心
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期49-57,共9页
基金
国家自然科学基金(51975324)
国家大坝安全工程技术研究中心开放基金(CX2022B06)
湖北省教育厅科研项目(B2021036)资助。
文摘
为实现锈蚀图像分割网络模型轻量化,同时消除非单一特征背景和锈液等类似特征背景干扰,本文将U_Net网络模型的编码部分替换为MobilenetV3_Large网络,导入基于ImageNet数据集的MobilenetV3_Large网络预训练权重,将U_Net网络模型解码部分的普通卷积替换为深度可分离残差卷积,并在上采样的过程中添加注意力导向AG模块和Dropout机制。经实验验证表明,本文设计的改进U_Net网络模型在非单一特征背景和锈液等类似特征背景干扰下,具有明显的锈蚀图像分割优势,相比于原U_Net网络模型,模型大小减少了81.18%,浮点计算量减少了98.34%,检测效率提升了3.27倍,即从原来不足6 fps,提升至19 fps。网络模型实现轻量化的同时,网络模型的准确率达95.54%,相比于原U_Net网络模型提升了5.04%。
关键词
锈蚀区域分割
MobilenetV3
U_Net
注意力导向
深度可分离残差卷积
Keywords
rust area segmentation
MobileNetV3
U_Net
attention guided
depth separable residual convolution
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于轻量级Fast-Unet网络的航拍图像电力线快速精确分割
被引量:
2
2
作者
杨锴
周顺勇
曾雅兰
赵亮
机构
四川轻化工大学自动化与信息工程学院
人工智能四川省重点实验室
出处
《四川轻化工大学学报(自然科学版)》
CAS
2022年第1期74-83,共10页
基金
四川省科技厅省院省校合作项目(2020YFSY0027)。
文摘
为了满足光学航拍图像中电力线检测的实时性和高精度,提出了一种轻量级Fast-Unet网络电力线检测方法。它以Unet语义分割网络为基础,添加金字塔池化结构增强特征上下文信息的融合。设计深度可分离残差卷积运算,增加了网络深度且进一步减少了网络参数量。使用多损失函数训练Fast-Unet网络,缓解图像中前景与背景类别分布极度不平衡的问题。实验结果表明,相较于Unet算法,模型参数量大幅减少,运算速度明显提升。Fast-Unet满足了实际应用需求,且模型参数体积得到了有效压缩,更容易部署于各种嵌入式系统,对于提高直升机与无人机的低空飞行安全有一定的现实意义。
关键词
电力线检测
语义分割
Unet
深度可分离残差卷积
金字塔池化
Focalloss
Dice
loss
Keywords
power line detection
semantic segmentation
Unet
deeply separable residual convolution
pyramid pooling
Focal loss
Dice loss
分类号
TP391 [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
改进U_Net网络的钢结构表面锈蚀图像分割方法
陈法法
董海飞
何向阳
陈保家
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于轻量级Fast-Unet网络的航拍图像电力线快速精确分割
杨锴
周顺勇
曾雅兰
赵亮
《四川轻化工大学学报(自然科学版)》
CAS
2022
2
下载PDF
职称材料
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