[发明专利]一种基于MASK RCNN的农作物图像分割提取算法在审
| 申请号： | 202110657852.8 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113408524A | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 孙桂玲;王世杰;郑博文;杜雅雯 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06T5/20;G06T7/11;G06T7/136 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于深度学习与图像处理算法技术领域，具体涉及一种应用于Mask Rcnn图像处理算法的网络结构设计与实现及增添边缘损失方法。本发明提出了一种基于Mask Rcnn的农作物图像分割提取算法。首先对Fruits 360数据集进行预处理，利用PyTorch深度学习框架搭建改进Mask Rcnn网络模型构架，在网络设计中增添路径聚合与特征增强功能，优化了区域提取网络和特征金字塔网络。通过ROIAlign中的双线性插值法来保存特征图的空间信息，最后为进一步提高分割掩模边缘精度，在ROI输出的mask分支中增添微全连接层，并使用sobel算子预测目标边缘，在损失函数中加入边缘损失。通过与传统图像提取算法对比实验结果表明，本发明方法性能优异，准确性、鲁棒性和网络的泛化性能均有更优良的表现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 mask rcnn 农作物 图像 分割 提取 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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