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一种基于改进DeepLabV3+的矮化密植枣园中枣带区域图像语义分割方法 

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申请/专利权人:石河子大学

摘要:本发明公开了一种基于改进DeepLabV3+的矮化密植枣园中枣带区域图像语义分割方法,涉及计算机视觉和图像处理技术领域,包括构建矮化密植枣园中枣带区域图像数据集并预处理;设计DeepLabV3+神经网络架构;使用混合损失函数FocalLoss+DiceLoss对DeepLabV3+神经网络进行训练与验证;基于条形池化模块和轴向注意力机制优化DeepLabV3+神经网络,将底层特征连接传递到解码器的相应层;使用优化的DeepLabV3+神经网络进行枣园中枣带区域图像的语义分割,通过获取枣园中枣带图像,对枣园中枣带图像数据集进行数据增强,将主干网络替换为MobileNetV2,将图像输入至训练后的DeepLabV3+神经网络中进行枣带图像区域的语义分割,对枣园中枣带图像数据集进行数据增强,提升DeepLabV3+神经网络分割的准确性。

主权项:1.一种基于改进DeepLabV3+的矮化密植枣园中枣带区域图像语义分割方法,其特征在于:包括,构建矮化密植枣园中枣带区域图像数据集并预处理;设计DeepLabV3+神经网络架构;使用混合损失函数FocalLoss+DiceLoss对DeepLabV3+神经网络进行训练与验证;基于条形池化模块和轴向注意力机制优化DeepLabV3+神经网络,将底层特征连接传递到解码器的相应层;使用优化的DeepLabV3+神经网络进行枣园中枣带区域图像的语义分割。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 石河子大学 一种基于改进DeepLabV3+的矮化密植枣园中枣带区域图像语义分割方法

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