| 基于改進U-Net的瀝青拌合站混合料裝車語義分割 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>4534 K | |
| 標簽： 殘差連接 CA 深度可分離卷積 | |
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| 文檔介紹：針對現有的瀝青拌合站混合料裝車語義分割方法平均交并比（Mean Intersection over Union，mIoU）值較低、檢測速度較慢等問題，提出一種輕量化網絡RCS-UNet對瀝青拌合站混合料裝車狀態進行語義分割。首先在U-Net網絡中加入殘差連接以緩解梯度消失的問題，使網絡在訓練過程中更加穩定，提高模型的收斂速度和泛化能力；其次加入坐標注意力（Coordinate Attention，CA）機制，增強位置與通道的信息感知，提高模型的特征提取能力，使模型更加關注圖像中的重要區域；最后將U-Net網絡中的標準卷積修改為深度可分離卷積，以減小模型的體積和參數量，使得模型在保持較高性能的同時，具有更低的資源消耗和更快的推理速度。實驗結果表明，改進模型的準確率、mIoU值以及FPS值分別為99.20%、98.41%和22.98，與經典模型和當前先進模型相比三個指標均為最高，取得了最優的語義分割效果。 | |
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