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针对普通卷积神经网络在遥感图像分割中林地边界区域识别不完整、小片林地分割精度低的问题,提出一种基于transformer与注意力机制的DeeplabV3+网络改进方法。在编码阶段引入transformer机制,将原池化金字塔部分中的空洞卷积操作替换为可获取更多上下文信息的transformer操作,从而提高网络对林地边界信息的提取能力;将注意力机制引入到网络的解码部分,提升模型对小片林地的检测能力。实验表明,采用改进后的方法平均交并比(MIou)可达到81.83%,对比原DeepLabV3+网络模型提升了1.25%。该方法充分考虑了卫星遥感图像分割中林地边缘信息的提取以及对小目标的关注度,提出的改进方法可提升遥感图像中对林地提取的精度。 相似文献
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针对当前图像分割算法在实现工业铸件内部缺陷分割上精度低且算法不够轻量化的问题,提出一种基于改进DeepLabv3+的工业铸件内部缺陷检测算法Effi-DeepLab。该方法采用EfficientNet中的MBConv来代替原有的Xception模块进行特征提取,使特征提取网络更加高效与轻量化;针对工业铸件内部缺陷尺寸小的问题,重新设计空洞空间金字塔池化(ASPP)层中空洞卷积的扩张率,使得卷积块对小目标具有更高的鲁棒性;在解码端充分利用特征提取阶段的低阶语义信息进行多尺度特征融合,以提高小目标缺陷分割的精度。实验结果表明,在本文使用的汽车轮毂内部缺陷图像数据集中,Effi-DeepLab模型对缺陷的分割准确率和平均交并比(mIoU)分别为93.58%和89.39%,相比DeepLabv3+分别提升了2.65%和2.24%,具有更好的分割效果;此外,还通过实验验证了本文提出算法具有良好的泛化性。 相似文献
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脑胶质瘤的磁共振图像分割对于脑肿瘤的诊断、手术规划以及放疗等治疗方案的确定具有非常重要的意义.针对现有脑肿瘤分割算法分割精度不高边缘分割不精确,易出现假阳性的问题,本文提出一种基于多重自注意力和可变形卷积的Unet改进模型.模型将原始Unet框架的标准卷积替换为残差模块,以防止模型训练过程中出现梯度消失;通过在瓶颈层加入基于Transformer的多重自注意力模块来提取局部特征和全局上下文信息,以更好地挖掘像素间的相关性;在跨层连接处采用可变形卷积来增强模型对形状感知的敏感性,以提升肿瘤边缘特征的提取能力.实验结果表明,所提算法的分割结果评价指标高于使用同样数据集的其他对比模型,而且对肿瘤边缘的分割更加精确.这表明本文算法是一种有效的脑胶质瘤自动分割算法. 相似文献
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为了自动地进行图像的多值分割,从原始图像与分割图像之间的相互关系出发,以最大互信息为优化分割目标,以互信息熵差作为一种新的分类类数判据,在对传统脉冲耦合神经网络模型改进的基础上,提出了一种基于最大互信息改进型脉冲耦合神经网络图像多值分割算法.理论分析和实验结果表明,该方法能够自动确定最佳分割迭代次数及最佳分割灰度类数,对分割图像具有良好的特征划分能力,且在分割类数较少的情况下,能较好地保持图像细节、纹理及边缘等信息,对不同图像分割准确度高,具有较强的适用性. 相似文献
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为减轻量子点表面形貌分析过程中的人工工作,使量子点的STM图像分析更加自动化,基于机器视觉对衬底的斜切角及量子点的形貌特性展开研究.利用腐蚀和边缘检测提取台阶形状,并通过反三角变换计算斜切角.利用二值化和阈值下降对量子点的数量与空间坐标进行提取,在此基础上,通过邻域密度计算分析其均匀性,并在解决图像中的粘连问题后找出量子点的尺寸.实验结果显示,与人工统计相比,斜切角、量子点计数及尺寸的平均误差分别为5.02%, 0.7788%及1.12%;并实现量子点均匀性的自动化统计与分析.基于机器视觉算法的自动识别过程,对协助研究者分析量子点表面形貌有实际意义. 相似文献
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Liao Y.Yao L. 《应用光学》2023,(4):792-800
In view of the low accuracy of the current bridge disease detection algorithm based on convolutional neural network, an improved YOLOX algorithm was proposed to improve the detection accuracy. By using the feature information of the shallow layer of the backbone network, the feature extraction enhancement network was improved, and the feature information of the same layer was added for fusion. An improved coordinate attention mechanism was introduced to combine the position information and the channel information to enhance the network recognition of bridge diseases. At the same time, the localization loss function was improved. The experimental results show that the accuracy of the improved YOLOX network structure for bridge disease detection reaches 92.11%, which is 4.40% higher than the original network. © 2023 Editorial office of Journal of Applied Optics. All rights reserved. 相似文献
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The wide variety of crops in the image of agricultural products and the confusion with the surrounding environment information makes it difficult for traditional methods to extract crops accurately and efficiently. In this paper, an automatic extraction algorithm is proposed for crop images based on Mask RCNN. First, the Fruits 360 Dataset label is set with Labelme. Then, the Fruits 360 Dataset is preprocessed. Next, the data are divided into a training set and a test set. Additionally, an improved Mask RCNN network model structure is established using the PyTorch 1.8.1 deep learning framework, and path aggregation and features are added to the network design enhanced functions, optimized region extraction network, and feature pyramid network. The spatial information of the feature map is saved by the bilinear interpolation method in ROIAlign. Finally, the edge accuracy of the segmentation mask is further improved by adding a micro-fully connected layer to the mask branch of the ROI output, employing the Sobel operator to predict the target edge, and adding the edge loss to the loss function. Compared with FCN and Mask RCNN and other image extraction algorithms, the experimental results demonstrate that the improved Mask RCNN algorithm proposed in this paper is better in the precision, Recall, Average precision, Mean Average Precision, and F1 scores of crop image extraction results. 相似文献
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为了增强无人车对夜间场景的理解能力,针对无人车在夜间获取的红外图像,提出了一种基于改进DeepLabv3+网络的无人车夜间红外图像语义分割算法。由于自动驾驶场景中的对象往往显示出非常大的尺度变化,该算法在DeepLabv3+网络的基础上,通过引入密集连接的空洞卷积空间金字塔模块,使网络生成的多尺度特征能覆盖更大的尺度范围。此外,该算法将编码器模块的多层结果拼接在译码器模块中,以恢复更多在降采样过程中丢失的空间信息和低级特征。通过端到端的学习和训练,可直接用于对夜间红外图像的语义分割。实验结果表明,该算法在红外数据集上的分割精度优于原DeepLabv3+算法,平均交并比达到80.42,具有良好的实时性和准确性。 相似文献
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地面对空中无人机的视觉识别中,由于无人机的飞行速度、角度呈现非线性变化。使得采集的疑似图像存在特征模糊、衰退等问题,传统的模式识别方法无法提取无人机图像的主要特征,极大程度上降低了图像的识别概率。提出一种引入球面谐波基图像特征细分的无人机识别算法,建立球面谐波基图像识别模型,利用无人机图像的球面谐波基图像近似率,对模糊图像的差异特征进行依次识别。实验结果表明,利用改进算法建立的模糊无人机图像差异特征识别模型,具有一定的优越性,提高了无人机识别的准确率。 相似文献
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针对水肿区域边界模糊和瘤内结构复杂多变导致的脑胶质瘤分割不精确问题,本文提出了一种基于小波融合和3D-UNet网络的脑胶质瘤磁共振图像自动分割算法.首先,对脑胶质瘤磁共振图像的T1、T1ce、T2、Flair四种模态进行小波融合以及偏置场校正;然后,提取待分类的图像块;再利用提取的图像块训练3D-UNet网络以对图像块中的像素进行分类;最后加载损失率较小的网络模型进行分割,并采用基于连通区域的轮廓提取方法,以降低假阳性率.对57组Brats2018(Brain Tumor Segmentation 2018)磁共振图像测试集进行分割的结果显示,肿瘤的整体、核心和水肿部分的平均分割准确率(DSC)分别达到90.64%、80.74%和86.37%,这表明该算法分割脑胶质瘤准确率较高,与金标准相近.相比多模态图像融合前,该算法在减少输入网络数据量和图像冗余信息的同时,还一定程度上解决了胶质瘤边界模糊、分割不精确的问题,提高了分割的准确度和鲁棒性. 相似文献
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为更好地保留原图像信息,提高图像融合性能,提出一种改进VGG卷积神经网络与边缘像素统计特征相结合的融合算法。首先,该算法将完整图像拆分成图像块,以图像块的预处理来获取较高的图像分类,精度达到0.985以上,以改进的VGG卷积神经网络来加快模型收敛速度,当图像块输入到网络当中,可以初步得到二分类的权值矩阵。其次,在高频细节部分,对于左聚焦图像和右聚焦图像的清晰模糊模块分别进行模糊化处理,根据像素点之间的统计特征经阈值分割后得到有明显边界的权值矩阵。最后,结合两次分割的权值矩阵,通过加权求和的融合策略,得到处处清晰的聚焦图像。为说明算法有效性,在实验部分展示其融合主观视觉效果图与信息熵等客观评价,该算法对比其他算法表现突出,可较好地保留原图像的信息。 相似文献
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针对传统基于图像分割和特征提取的手势识别算法在复杂背景下识别准确率低、灵活性差的问题,基于目标检测神经网络的手势识别算法可以有效提高复杂环境下手势识别的准确性。受嵌入式处理器体积和功耗的限制,常用的目标检测神经网络在嵌入式上的识别速度较低,不能满足实时手势识别的要求。在SSD目标检测的基础上对其进行优化,使用MobileNetv3网络实现特征提取,目标检测方面则是使用SSD-lite结构,其使用深度可分离卷积替代普通卷积,实现了轻量化MobileNetv3-SSDLite手势识别算法的设计。针对手势识别的要求,制作了包含不同手势的数据集,利用它在服务器上完成了模型的训练。为了满足嵌入式的算力限制,通过模型的量化压缩将float64的网络参数量化为int8,并压缩网络结构,提高网络在嵌入式上的推理速度,实现基于嵌入式的手势识别。实验结果表明,基于嵌入式的MobileNetv3-SSDLite手势识别算法可以达到平均准确率99.61%,且识别速度达到每秒50帧以上,满足实时手势识别的要求。 相似文献