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基于改进U-Net的沥青拌合站混合料装车语义分割
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：4534 K
标签：残差连接 CA 深度可分离卷积
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文档介绍：针对现有的沥青拌合站混合料装车语义分割方法平均交并比（Mean Intersection over Union，mIoU）值较低、检测速度较慢等问题，提出一种轻量化网络RCS-UNet对沥青拌合站混合料装车状态进行语义分割。首先在U-Net网络中加入残差连接以缓解梯度消失的问题，使网络在训练过程中更加稳定，提高模型的收敛速度和泛化能力；其次加入坐标注意力（Coordinate Attention，CA）机制，增强位置与通道的信息感知，提高模型的特征提取能力，使模型更加关注图像中的重要区域；最后将U-Net网络中的标准卷积修改为深度可分离卷积，以减小模型的体积和参数量，使得模型在保持较高性能的同时，具有更低的资源消耗和更快的推理速度。实验结果表明，改进模型的准确率、mIoU值以及FPS值分别为99.20%、98.41%和22.98，与经典模型和当前先进模型相比三个指标均为最高，取得了最优的语义分割效果。
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