典型文献
基于空洞卷积神经网络的毒株胚蛋裂纹分割
文献摘要：
针对工厂机械设备的噪声和振动、胚蛋蛋壳表面的污斑和裂纹大小、光源打光方式会对裂纹检测产生严重影响,提出一种基于密集空洞卷积模块(DACM)与空洞空间金字塔池化结构(ASPP)的卷积神经网络(CNN)分割方法分割胚蛋裂纹.采用编码器-解码器网络结构与密集连接的空洞卷积结合,增强空间信息表示并重建不同尺度目标信息;同时,在网络浅层引入ASPP,获取多尺度特征,增强细节信息,提高网络分割性能.结果表明:在自制毒株胚蛋顶部裂纹与侧面裂纹数据集上,该方法的平均交并比(MIoU)分别达到了74.2％与81.3％,具有较强的鲁棒性.
文献关键词：
毒株胚蛋裂纹分割;卷积神经网络;编码器-解码器;空洞卷积;空洞空间金字塔池化
中图分类号：
作者姓名：
耿磊;张静;肖志涛;童军
作者机构：
天津工业大学 生命科学学院,天津 300387;天津工业大学 天津市光电检测技术与系统重点实验室,天津 300387;天津工业大学 电子与信息工程学院,天津 300387;伍伦贡大学 电气计算机与电信工程学院,伍伦贡 NSW2522,澳大利亚
文献出处：
引用格式：
[1]耿磊;张静;肖志涛;童军-.基于空洞卷积神经网络的毒株胚蛋裂纹分割)[J].天津工业大学学报,2022(03):69-75
A类：
毒株胚蛋裂纹分割,DACM
B类：
空洞卷积神经网络,机械设备,蛋蛋,蛋壳,光源,打光,裂纹检测,测产,密集空洞卷积模块,空洞空间金字塔池化,ASPP,分割方法,编码器,解码器,密集连接,空间信息,不同尺度,目标信息,多尺度特征,细节信息,制毒,平均交并比,MIoU
AB值：
0.252984
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
