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基于Mask R-CNN的马匹烙印号提取方法研究及应用
文献摘要：
马匹烙印号提取是鉴定工作不可缺少的环节.针对传统的鉴定工作需人工进行标记,且存在工作量大、效率低、人工成本较高等问题,采用了Mask R-CNN算法对马匹烙印号进行分割提取.通过Labelme标注出马匹躯干及烙印号制作数据集标签,结合主干网络(ResNet-101-FPN)进行特征提取,区域建议网络(RPN)生成感兴趣区域,采用ROI-Align层,将感兴趣区域(ROI)的特征池化为固定尺寸的特征图.由检测分支进行目标框的分类和回归,实现图像背景与特征区域的分割.实验结果表明,使用实例分割算法检测马匹烙印号的准确率达到0.998,分割的平均精度(Average Precision,AP)是0.944,在准确检测的同时实现了像素级的马匹躯干及烙印号信息分割,可为马匹鉴定工作提供便利.
文献关键词：
马匹烙印号:Mask R-CNN;全卷积网络;图像处理
中图分类号：
作者姓名：
米热尼格尔·买买提;张太红;迪力夏提·多力昆
作者机构：
新疆农业大学计算机与信息工程学院,新疆乌鲁木齐830052
文献出处：
引用格式：
[1]米热尼格尔·买买提;张太红;迪力夏提·多力昆-.基于Mask R-CNN的马匹烙印号提取方法研究及应用)[J].电子设计工程,2022(08):10-15
A类：
B类：
Mask,马匹,烙印,研究及应用,工进,人工成本,Labelme,出马,躯干,作数,数据集标签,主干网络,ResNet,FPN,区域建议网络,RPN,感兴趣区域,ROI,Align,池化,定尺,特征图,特征区域,实例分割,分割算法,Average,Precision,AP,像素级,全卷积网络
AB值：
0.388531
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