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基于深度学习的火焰分割模型对比研究
文献摘要：
由于火焰分割数据集欠缺,经典语义分割模型在火焰分割的研究应用面小,模型对比实验不充分.针对这些问题,在构建火焰分割数据集的基础上,选用在公开数据集中表现良好的4种语义分割模型和2种骨干网络进行训练和测试,并在不同的应用场景下进行对比实验及分析.实验结果表明,U-Net模型在火焰分割领域取得了较好的效果,其中U-Net+Resnet50模型的综合效果最佳,U-Net+Mobilenet V2模型综合效果略差,但运行速度更快.
文献关键词：
消防;图像处理;深度学习;神经网络;火焰分割
中图分类号：
作者姓名：
朱红;王海雷;张昊轩;陈鹏
作者机构：
中国矿业大学(北京),北京100083
文献出处：
引用格式：
[1]朱红;王海雷;张昊轩;陈鹏-.基于深度学习的火焰分割模型对比研究)[J].消防科学与技术,2022(01):25-30
A类：
火焰分割,Net+Resnet50,Net+Mobilenet
B类：
分割模型,模型对比,语义分割,研究应用,应用面,公开数据集,骨干网络,综合效果,V2,型综合,运行速度,消防
AB值：
0.195272
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