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申请/专利权人：安徽农业大学

摘要：本发明公开了一种轻量化叶菜苗语义分割模型，分割模型由改进后的U‑Net网络组成，改进后的U‑Net网络包括：依次相连的编码模块、解码模块；编码模块，包括：依次相连的第一阶段、第二阶段、第三阶段、第四阶段和第五阶段；第一阶段由依次相连的两个标准卷积模块组成；第二阶段由第一最大池化层和第一适应性模块组成；第三阶段由依次相连的第二最大池化层和第二适应性模块组成；第四阶段由依次相连的第三最大池化层和第三适应性模块组成；第五阶段由依次相连的第四最大池化层、第四适应性模块、和两个深度可分离卷积组成。旨在通过编码器提取图像的不同尺寸语义特征，结合跳跃连接，通过解码器进行不同尺寸图像特征的融合，实现叶菜苗的准确语义分割。

主权项：1.一种轻量化叶菜苗语义分割模型，其特征在于，所述分割模型包括改进后的U-Net网络，所述改进后的U-Net网络包括：依次相连的编码模块、解码模块；所述编码模块，包括：依次相连的第一阶段、第二阶段、第三阶段、第四阶段和第五阶段；所述第一阶段由依次相连的两个标准卷积模块组成；所述第二阶段由依次相连的第一最大池化层和第一适应性模块组成；所述第三阶段由依次相连的第二最大池化层和第二适应性模块组成；所述第四阶段由依次相连的第三最大池化层和第三适应性模块组成；所述第五阶段由依次相连的第四最大池化层、第四适应性模块和两个深度可分离卷积组成；所述解码模块包括顺次相连的第六阶段、第七阶段、第八阶段、第九阶段；所述第六阶段，顺次相连的第一上采样、第一融合层、第一深度可分离卷积层和第二深度可分离卷积层；所述第七阶段，顺次相连的第二上采样、第二融合层、第三深度可分离卷积层和第四深度可分离卷积层；所述第八阶段，顺次相连的第三上采样、第三融合层、第五深度可分离卷积层和第六深度可分离卷积层；所述第九阶段，顺次相连的第四上采样、第四融合层、第七深度可分离卷积层和第八深度可分离卷积层；在所述编码模块和所述解码模块之间还包括：EMA模块，所述EMA模块包括：第七卷积层、AM模块、AE模块、AR模块、注意力图、组基、第八卷积层；所述第七卷积层分别与所述AM模块和所述AE模块的输入端相连，所述AE模块更新注意力图，所述AM模块更新组基；所述AM模块、所述AE模块交替执行，收敛之后，作为所述AR模块的输入，所述AR模块进行数据重新估计，所述AR模块的输出端与所述第八卷积层的输入端相连，所述第八卷积层的输出端与所述第六阶段相连；所述第一适应性模块、第二适应性模块、第三适应性模块和第四适应性模块结构相同，具体结构包括：第一卷积层51、第五最大池化层52、第二卷积层53、第三卷积层54、第四卷积层55、第五卷积层56、第六卷积层57、第五融合层58；所述第一卷积层51分别与所述第五最大池化层52、所述第二卷积层53和所述第三卷积层54的输入端相连；所述第三卷积层54分别与所述第四卷积层55和所述第五卷积层56的输入端相连，所述第五卷积层56的输出端与所述第六卷积层57的输入端相连；所述第五最大池化层52、所述第四卷积层55和所述第六卷积层57的输出端与所述第五融合层58相连；所述第一阶段的两个标准卷积模块结构相同，均为3×3的卷积顺联一个批归一化层BN和一个激活层Relu；所述第二阶段、所述第三阶段、所述第四阶段的结构相同，最大池化层均为2×2滤波器；所述第一阶段与所述第九阶段跳跃连接；所述第二阶段与所述第八阶段跳跃连接；所述第三阶段与所述第七阶段跳跃连接；所述第四阶段与所述第六阶段跳跃连接；所述第一卷积层51为1×1卷积，所述第二卷积层53、所述第三卷积层54、所述第四卷积层55、所述第五卷积层56、所述第六卷积层57均为3×3卷积。

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