典型文献
基于改进USE-Net网络的林木图像语义分割研究
文献摘要：
为进一步准确定位林木信息、分割林木区域以及实时检测森林资源动态变化,提出一种基于改进USE-Net卷积神经网络的林木图像语义分割模型.该模型在U-Net网络基础上,添加SE注意力模块在网络的过渡层,以显式建模林木特征通道间的相互依赖关系,突出特定林木分割特征并抑制无关区域.实验结果表明,U型结构和SE注意力模块的引入使得改进USE-Net网络在处理模糊林木边界等方面具有优势,能够准确分割林木区域,在智能科学管理森林资源领域具有理论价值和应用价值.
文献关键词：
林木信息;林木图像语义分割;改进USE-Net;卷积神经网络;SE注意力模块
中图分类号：
作者姓名：
戚澍;仉子赫;张博洋
作者机构：
中国林场集团有限公司,北京 100084;哈尔滨工程大学智能科学与工程学院,哈尔滨 150001
文献出处：
引用格式：
[1]戚澍;仉子赫;张博洋-.基于改进USE-Net网络的林木图像语义分割研究)[J].森林工程,2022(06):82-87
A类：
林木图像语义分割,林木信息
B类：
USE,Net,准确定位,实时检测,森林资源,资源动态,分割模型,网络基础,注意力模块,过渡层,显式,相互依赖,依赖关系,智能科学,科学管理,源领域,理论价值
AB值：
0.217695
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