| 基于改進DeepLabv3+網(wǎng)絡(luò)的風機葉片分割算法研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：890 K | |
| 標簽： 風機葉片 圖像分割 DeepLabv3+ | |
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| 文檔介紹：為了提高風機葉片圖像的分割質(zhì)量，提出了一種改進DeepLabv3+網(wǎng)絡(luò)的風機葉片分割算法。由于無人機采集風機葉片圖像具有背景復雜和葉片占比差異較大的問題，提出的算法在DeepLabv3+網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上改進了ASPP模塊和Decoder模塊。DASPP通過級聯(lián)多個空洞卷積層，使用密集連接的方式將每個空洞卷積層的輸出傳遞給后續(xù)的空洞卷積層，通過一系列的特征連接編碼不同尺度的中間特征，獲得了更大范圍的感受野。在Decoder階段添加多層特征融合，以恢復在降采樣過程中丟失的細節(jié)信息和各級特征。通過對風機葉片數(shù)據(jù)集進行實驗，MIoU值達到了0.991 3，PA值達到了0.996 8，實驗表明該設(shè)計的算法對風機葉片的分割效果優(yōu)于DeepLabv3+網(wǎng)絡(luò)，具有更好的細節(jié)信息。 | |
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