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基于SOLOV2改进的实例分割算法研究
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作者 曾浩文 汪慧兰 +1 位作者 赵侃 王桂丽 《计算机技术与发展》 2023年第9期45-51,共7页
实例分割在图像分类的基础上为每一个物体生成像素级别的分割掩码,是当前计算机视觉领域热门研究课题,也是极具挑战性的任务之一。针对当前算法存在的分割精度和鲁棒性不高等问题,提出了一种改进的SOLOV2算法。首先,以FCN(Fully Convolu... 实例分割在图像分类的基础上为每一个物体生成像素级别的分割掩码,是当前计算机视觉领域热门研究课题,也是极具挑战性的任务之一。针对当前算法存在的分割精度和鲁棒性不高等问题,提出了一种改进的SOLOV2算法。首先,以FCN(Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation)算法为整体框架,采用ResNext作为骨干网络,在不增加网络参数量和计算量的前提下可以有效提升网络的精度;其次,采用改进的NAS-FPN(Neural Architecture Search Feature Pyramid Network)作为特征金字塔网络结构,这是一种可以在FPN中进行特征图的搜索和组合结构,使网络可以重新搜索并融合已经提取的特征图,以此来解决网络不能充分感知特征图从而导致网络精度不高的问题;最后,通过调整超参数得到整个分割网络模型。通过在COCO2017数据集上与BDD100K数据集上进行实验分析比较可知,改进的基于SOLOV2实例分割算法精度达到41.8%,在兼顾实时性的同时网络精度提升了2.1%。通过实验证明改进的算法可以适应多种交通场景,可以完成交通场景目标的检测与分割。 展开更多
关键词 实例分割 ResNext solov2 特征金子塔网络 NAS-FPN
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基于改进SOLOv2的煤矿图像实例分割方法
2
作者 季亮 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第11期115-120,共6页
现有的图像分割方法用于清晰度较好的煤矿井下图像时效果良好,但应用于环境复杂的煤矿井下时,获取的图像大多较模糊且目标物体轮廓不清晰,从而影响目标物体的分割精度。针对上述问题,提出了一种基于改进SOLOv2的煤矿图像实例分割方法。... 现有的图像分割方法用于清晰度较好的煤矿井下图像时效果良好,但应用于环境复杂的煤矿井下时,获取的图像大多较模糊且目标物体轮廓不清晰,从而影响目标物体的分割精度。针对上述问题,提出了一种基于改进SOLOv2的煤矿图像实例分割方法。将SOLOv2模型的ResNet-50网络替换为ResNeXt-18网络,从而精简网络层数,提升模型的推理速度;引入坐标注意力(CA)模块,以提升模型特征提取能力,保留精确的位置信息,提高模型的图像分割精度;采用ACON-C激活函数替换ReLU激活函数,从而使神经元之间的特征得以充分组合,增强模型的特征表达能力,进一步提高模型的图像分割精度。将改进SOLOv2模型部署在嵌入式平台上进行煤矿图像分割实验,相较于SOLOv2模型,改进SOLOv2模型的Mask AP(掩膜平均精度)提高了1.1%,模型权重文件减小了83.2 MiB,推理速度提高了5.30帧/s,达26.10帧/s,在煤矿图像分割精度和推理速度上均有一定提升。 展开更多
关键词 煤矿目标识别 实例分割 深度学习 solov2 ResNeXt-18网络 坐标注意力
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SOLO-DAFF:一种面向肉牛体尺测量的图像实例分割算法
3
作者 张继凯 刘越 +1 位作者 李宝山 王月明 《黑龙江畜牧兽医》 北大核心 2023年第14期42-48,132,133,共9页
为了解决复杂背景下因颜色区分度小造成肉牛图像分割精度较低问题,试验采用SOLO-DAFF模型对肉牛图像进行实例分割,即在RGB彩色图像中引入深度信息,提升信息通量,增大目标与背景间的特征差异;通过在残差网络(residual network, ResNet)... 为了解决复杂背景下因颜色区分度小造成肉牛图像分割精度较低问题,试验采用SOLO-DAFF模型对肉牛图像进行实例分割,即在RGB彩色图像中引入深度信息,提升信息通量,增大目标与背景间的特征差异;通过在残差网络(residual network, ResNet)中增加基于卷积块的注意机制(convolutional block attention module, CBAM)提升目标特征提取精度;在特征金字塔网络(feature pyramid networks, FPN)中结合基于压缩和激发(squeeze-and-excitation networks, SE)的注意力机制进行特征图融合,得到包含准确空间位置信息的特征图;通过在分割网络头部的掩模损失函数中融入平滑系数(α),实现对肉牛图像的像素级实时分割。使用ZED双目相机采集110头肉牛的图像(共计1 500张肉牛的RGB彩色图像及相对应的深度图像),在此肉牛图像数据集上利用SOLO-DAFF模型、SOLO v2模型等进行肉牛图像实例分割验证试验。结果表明:SOLO-DAFF模型对肉牛图像的分割精度相较于SOLO v2模型提高了5.56百分点,证明了SOLO-DAFF模型有效,且SOLO-DAFF模型改善了肉牛细节部位的分割效果。说明SOLO-DAFF模型可实现从肉牛图像中获取精确的肉牛区域,提高了肉牛图像实例分割精度。 展开更多
关键词 实例分割 肉牛 SOLO v2模型 深度信息 注意力机制 特征融合
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基于改进SOLOv2的金丝球焊焊点检测方法
4
作者 谢智宇 唐立新 +2 位作者 肖宇 冯时 谭耀昌 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第1期110-115,共6页
为实现对金丝球焊焊点的精确检测,提出了一种基于改进SOLOv2网络的金丝球焊焊点检测方法。该方法以SOLOv2网络为主体框架,设计了一种孪生结构编码器,可以同时输入同轴光图像和低环光图像并准确提取焊点特征。在SOLOv2网络结构中将编码... 为实现对金丝球焊焊点的精确检测,提出了一种基于改进SOLOv2网络的金丝球焊焊点检测方法。该方法以SOLOv2网络为主体框架,设计了一种孪生结构编码器,可以同时输入同轴光图像和低环光图像并准确提取焊点特征。在SOLOv2网络结构中将编码器同一层级的特征图通过跳跃连接建立同轴光图像和低环光图像之间的特征联系,实现了图像特征信息互补以及焊点检测准确率的提高。通过孪生结构隔离开同轴光图像和低环光图像特征提取模块的权重参数,避免编码器权重参数在训练过程中偏向于某一种光照场景,提高了网络的泛化能力。改进后的SOLOv2网络在测试集上的交并比IoU和F1-score值分别提升了0.0219和0.0137,并且使用在COCO数据集上的预训练权重来初始化编码器,以加速网络的收敛。相对于语义分割网络,SOLOv2网络也能够有效解决黏连焊点特征提取问题,满足实际检测需求。 展开更多
关键词 solov2网络 实例分割 金丝球焊 半导体器件 视觉检测
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基于改进SOLOv2的复杂场景下智能机器人巡检识别算法 被引量:6
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作者 吴忧 袁雪 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期95-106,共12页
智能巡检技术逐步替代人工巡检有效提高检测效率,降低人力成本,成为智能巡检系统中的重要组成部分.目前现有的智能巡检技术在复杂场景下可识别的设备部件种类较少,检测精度和速度较低,对于小部件(例如按钮等)的识别效果较差.为了达到较... 智能巡检技术逐步替代人工巡检有效提高检测效率,降低人力成本,成为智能巡检系统中的重要组成部分.目前现有的智能巡检技术在复杂场景下可识别的设备部件种类较少,检测精度和速度较低,对于小部件(例如按钮等)的识别效果较差.为了达到较好的检测效果和一定程度的广泛适用性,提出了一种基于改进SOLOv2的智能机器人巡检识别算法.本方法能较好地应对复杂场景下多种类设备部件的精准定位及模态提取问题,解决了现有智能巡检技术可识别部件种类少的问题.针对实例分割算法SOLOv2对于小目标识别精度低的问题,通过增加特征金字塔网络中大尺寸层级特征图的输出,增加小目标物体的正样本数量,提高小目标识别精度.实验结果表明,本文提出的方法相较于目前的巡检识别算法,具有更好的识别精度,复杂场景下的鲁棒性更高;相比较原有的智能巡检系统,可识别种类提高12类;相较于原始SOLOv2算法,小目标物体的精度提升10%左右,整体的识别精度也提升1.7%. 展开更多
关键词 智能巡检 实例分割 solov2
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基于改进SOLOv2的转炉炼钢钢液检测 被引量:1
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作者 吴逢斌 曹国 时昊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第S01期321-326,共6页
转炉炼钢是冶金工业生产中的重要工艺过程,在转炉炼钢中连续实时检测钢液有助于提升炼钢的出钢产品质量和冶炼效率,针对转炉炼钢过程中炉口采集的图像相似性高、背景干扰大导致难以检测钢液的问题,提出了一种基于深度学习的实例分割方... 转炉炼钢是冶金工业生产中的重要工艺过程,在转炉炼钢中连续实时检测钢液有助于提升炼钢的出钢产品质量和冶炼效率,针对转炉炼钢过程中炉口采集的图像相似性高、背景干扰大导致难以检测钢液的问题,提出了一种基于深度学习的实例分割方法。在SOLOv2的骨干网络中加入通道注意力机制,并对输入的图像进行去雾的预处理操作,从而获得具有高准确率的转炉炼钢钢液检测在线模型SA-SOLOv2。在转炉炼钢测试集上进行测试,结果表明,与原SOLOv2模型相比,该模型的交并比(IoU)提升了1.4%,漏检率降低了9.8%,且改进的SA-SOLOv2模型的检测时间明显少于其他基于深度学习的检测网络,提升了检测效率。 展开更多
关键词 转炉炼钢 钢液检测 solov2模型 注意力机制 实例分割
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基于深度学习的牛脸识别系统设计
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作者 叶孟珂 李宝山 +1 位作者 杨梅 李琦 《黑龙江畜牧兽医》 CAS 北大核心 2024年第4期43-48,共6页
为了提高畜牧保险理赔行业中牛只身份识别准确率,试验建立了基于计算机视觉提取牛脸特征的牛只身份识别系统,即使用SOLOv2实例分割模型提取牛脸前景图像,结合FaceNet提取牛脸特征;基于Tornado Web和TF Serving框架进行实例分割模型和牛... 为了提高畜牧保险理赔行业中牛只身份识别准确率,试验建立了基于计算机视觉提取牛脸特征的牛只身份识别系统,即使用SOLOv2实例分割模型提取牛脸前景图像,结合FaceNet提取牛脸特征;基于Tornado Web和TF Serving框架进行实例分割模型和牛脸特征提取模型的部署,完成牛脸身份识别系统的搭建,并制作了手机APP,最后对添加SOLOv2牛脸身份识别模型的准确率和验证率进行了验证。结果表明:添加了SOLOv2模型的牛脸身份识别准确率达到了98.063%,验证率达到了92.451%,与未添加SOLOv2模型相比,准确率提高了0.270百分点,验证率提高了6.275百分点。说明添加SOLOv2实例分割模型能提升牛脸身份识别的准确率和验证率。 展开更多
关键词 牛脸识别 牛只身份识别 solov2实例分割模型 深度学习 FaceNet特征提取模型 特征匹配
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语义线特征辅助的动态SLAM
8
作者 陈帅 周非 吴凯 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第5期1583-1588,共6页
动态环境干扰是视觉同时定位与地图构建(SLAM)领域内一个亟待解决的问题,场景中的运动对象会严重影响系统定位精度。结合语义信息和几何约束更强的线特征辅助基于传统ORB特征的SLAM系统来解决动态SLAM问题。首先采用深度学习领域的优秀... 动态环境干扰是视觉同时定位与地图构建(SLAM)领域内一个亟待解决的问题,场景中的运动对象会严重影响系统定位精度。结合语义信息和几何约束更强的线特征辅助基于传统ORB特征的SLAM系统来解决动态SLAM问题。首先采用深度学习领域的优秀成果SOLOv2作为场景分割网络,并赋予线特征语义信息;完成物体跟踪和静态区域初始化后,使用mask金字塔提取并分类特征点;再使用极线约束完成动态物体上点线特征的剔除;最后融合静态点线特征完成位姿的精确估计。在TUM动态数据集上的实验表明,所提出的系统比ORB-SLAM3的位姿估计精度提高了72.20%,比DynaSLAM提高了20.42%,即使与近年来同领域内的优秀成果相比也有较好的精度表现。 展开更多
关键词 同时定位与地图构建 动态环境 实例分割 solov2 线特征
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融合特征金字塔与可变形卷积的高密度群养猪计数方法 被引量:5
9
作者 王荣 高荣华 +3 位作者 李奇峰 冯璐 白强 马为红 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期252-260,共9页
针对猪只人工计数方法消耗时间和劳动力,育肥猪较为活跃且喜好聚集,图像中存在大量的高密度区域,导致猪只之间互相粘连、遮挡等问题,基于SOLO v2实例分割算法,提出了一种自然养殖场景下融合多尺度特征金字塔与二代可变形卷积的高密度群... 针对猪只人工计数方法消耗时间和劳动力,育肥猪较为活跃且喜好聚集,图像中存在大量的高密度区域,导致猪只之间互相粘连、遮挡等问题,基于SOLO v2实例分割算法,提出了一种自然养殖场景下融合多尺度特征金字塔与二代可变形卷积的高密度群养猪计数模型。通过优化模型结构来减少计算资源的消耗与占用。将科大讯飞给出的猪只计数的公开数据集划分为猪只分割数据集和猪只盘点测试集,利用猪只分割数据集获得较好的分割模型,然后在猪只盘点测试集中测试盘点准确率,实现猪群分割和猪只计数。实验结果表明,本文提出的高密度猪只计数模型的分割准确率达到96.7%,且模型内存占用量为256 MB,为改进前的2/3,实现了遮挡、粘连和重叠情况下的猪只个体高准确率分割。在含有500幅猪只图像计数测试集中,模型计算猪只数量误差为0时的图像数量为207幅,较改进前提高26%。模型计算猪只数量误差小于2头猪的图像数量占测试图像总数量的97.2%。模型计算猪只数量误差大于3头猪的图像数量占总体图像数量比例仅为1%。最后,对比基于YOLO v5的群养猪计数方法,本文模型具有更优的分割效果和计数准确率,验证了本文方法对群养猪只计数的有效性。因此,本文模型既实现了高密度猪群的精准计数,还通过优化模型结构大大降低了模型对计算设备的依赖,使其适用于养殖场内猪群在线计数。 展开更多
关键词 高密度群养猪 计数模型 实例分割 SOLO v2 多尺度特征金字塔网络 可变形卷积
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