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基于深度学习的烟草垄行分割模型
基于深度学习的烟草垄行分割模型
作者:
王博
陈颉颢
蒋红海
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
分割算法
语义分割
卷积神经网络
宽度卷积
摘要:
基于图像金字塔的分割算法存在分割边界不明显、区域较窄的人工结构图象分割不足、不能确定具体类别的问题,若图像中包含着其他的背景信息,此种算法就不能很好地进行分割.基于卷积神经网络搭建烟草垄行的语义分割,可更好地区分背景,此垄行语义分割的卷积神经网络模型使用了宽度卷积来压缩各卷积层的可训练参数,类间平衡技术训练,并使用PReLU激活函数为宽度卷积提供非线性输出.此模型相对于Segnet模型处理测试集图像平均每幅耗时降低46.9%,像素准确率提高28.6%.
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文献信息
篇名
基于深度学习的烟草垄行分割模型
来源期刊
农业装备与车辆工程
学科
关键词
分割算法
语义分割
卷积神经网络
宽度卷积
年,卷(期)
2021,(7)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
68-73
页数
6页
分类号
TP183
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-3142.2021.07.016
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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分割算法
语义分割
卷积神经网络
宽度卷积
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业装备与车辆工程
主办单位:
山东省农业机械科学研究所
山东农业机械学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-3142
CN:
37-1433/TH
开本:
大16开
出版地:
济南市桑园路19号
邮发代号:
创刊时间:
1963
语种:
chi
出版文献量(篇)
5192
总下载数(次)
16
总被引数(次)
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