| 基于改進(jìn)U-Net的瀝青拌合站混合料裝車(chē)語(yǔ)義分割 | |
| 所屬分類(lèi)：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：4534 K | |
| 標(biāo)簽： 殘差連接 CA 深度可分離卷積 | |
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| 文檔介紹：針對(duì)現(xiàn)有的瀝青拌合站混合料裝車(chē)語(yǔ)義分割方法平均交并比（Mean Intersection over Union，mIoU）值較低、檢測(cè)速度較慢等問(wèn)題，提出一種輕量化網(wǎng)絡(luò)RCS-UNet對(duì)瀝青拌合站混合料裝車(chē)狀態(tài)進(jìn)行語(yǔ)義分割。首先在U-Net網(wǎng)絡(luò)中加入殘差連接以緩解梯度消失的問(wèn)題，使網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中更加穩(wěn)定，提高模型的收斂速度和泛化能力；其次加入坐標(biāo)注意力（Coordinate Attention，CA）機(jī)制，增強(qiáng)位置與通道的信息感知，提高模型的特征提取能力，使模型更加關(guān)注圖像中的重要區(qū)域；最后將U-Net網(wǎng)絡(luò)中的標(biāo)準(zhǔn)卷積修改為深度可分離卷積，以減小模型的體積和參數(shù)量，使得模型在保持較高性能的同時(shí)，具有更低的資源消耗和更快的推理速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)模型的準(zhǔn)確率、mIoU值以及FPS值分別為99.20%、98.41%和22.98，與經(jīng)典模型和當(dāng)前先進(jìn)模型相比三個(gè)指標(biāo)均為最高，取得了最優(yōu)的語(yǔ)義分割效果。 | |
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