典型文献
基于改进PSPNet的氩花图像分割算法
文献摘要：
为解决高温复杂环境下钢包底吹氩图像实时分割速度慢的问题,提出一种改进PSPNet网络的氩花图像分割算法.采用轻量化网络MoblieNet替代ResNet作为特征提取主干网络,使用深度可分离卷积替代标准卷积减少模型参数量和计算量,提升分割速度;采用金字塔池化模块融合上下文信息,使用擅于分割小目标的融合损失函数辅助模型训练,提高分割精度.实验结果表明,该算法平均准确率为0.97,处理速度为40 ms,图像细节信息丰富,实时性表现良好,适用于氩花图像分割任务.
文献关键词：
氩花图像;深度可分离卷积;融合损失函数;金字塔池化模块;图像分割
中图分类号：
作者姓名：
张达;熊凌
作者机构：
武汉科技大学 冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心,湖北 武汉 430081;武汉科技大学 机器人与智能系统研究院,湖北 武汉 430081
文献出处：
引用格式：
[1]张达;熊凌-.基于改进PSPNet的氩花图像分割算法)[J].计算机工程与设计,2022(10):2843-2849
A类：
氩花图像,吹氩图像,MoblieNet
B类：
PSPNet,图像分割算法,复杂环境,钢包底吹氩,速度慢,轻量化网络,ResNet,主干网络,使用深度,深度可分离卷积,标准卷积,模型参数量,计算量,金字塔池化模块,模块融合,上下文信息,擅于,小目标,融合损失函数,辅助模型,模型训练,平均准确率,处理速度,ms,细节信息
AB值：
0.283342
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