English
分享
扫码分享
English
农业农村部主管 农业农村部南京农业机械化研究所主办
ISSN 2096-7217 CN 32-1887/S2
论文检索
引文检索
站内检索
高级检索
Toggle navigation
智能化农业装备学报(中英文)
主办单位
首页
关于期刊
期刊介绍
编委会
开放获取声明
道德声明
学术不端界定
期刊导航
最新录用
当期目录
过刊浏览
热点文章
专辑专题
引用排行
点击排行
下载排行
作者中心
在线投稿
投稿须知
同行评审
著作权转让协议
资费标准
下载中心
审稿中心
专家在线审稿
编辑在线办公
主编在线办公
收录网站
中国知网
万方数据
维普网
超星期刊
业务合作
支持单位
广告合作
联系我们
联系我们
期刊订阅
检索结果
期刊
出版年
关键词
结果中检索
((( 季晓宇[Author]) AND 1[Journal]) AND year[Order])
AND
OR
NOT
文题
作者
作者单位
关键词
摘要
分类号
DOI
Please wait a minute...
全选
下载引用
EndNote
Reference Manager
ProCite
BibTeX
RefWorks
显示/隐藏图片
Select
SENet优化的Deeplabv3+淡水鱼体语义分割
*
王红君, 季晓宇, 赵辉, 岳有军
智能化农业装备学报(中英文) 2021, 2 (1): 36-43. DOI:
10.12398/j.issn.2096-7217.2021.01.005
摘要
(
190
)
PDF
(1192KB)(
26
)
可视化
淡水鱼头、腹、鳍的各部分快速识别与精准定位是机器人实现淡水鱼快速抓取,精确切割、提升作业效率关键技术的前提。针对深度学习的淡水鱼体语义分割算法在编码特征提取阶段产生大量无效的特征通道,以及网络不断下采样和池化操作使得鱼体某些细节信息被丢失,网络性能下降、边缘分割效果不佳的问题,提出了一种基于SENet优化后的Deeplabv3+淡水鱼头、腹、鳍的语义分割算法。利用空洞/带孔卷积(dilated/atrous convolutions)实现扩展感受野,克服细节信息丢失,达到准确定位的目的,同时SENet的优化使得Deeplabv3+通过学习的方式提升淡水鱼有用的特征并抑制对当前任务用处不大的特征,最终淡水鱼各部分的语义分割平均交并比(
MIoU
)在自建的淡水鱼数据集上达到了93%左右,性能得到了明显提升并达到了目前先进分割水平。
参考文献
|
相关文章
|
相关统计