[发明专利]基于Mask RCNN的图像分割模型训练方法及粒径检测方法

摘要

本申请公开了基于Mask RCNN的图像分割模型训练方法及粒径检测方法，训练方法包括：获取石子的检测图像和样例图像；将检测图像输入CNN中，CNN对检测图像进行特征提取，以得到特征图；通过RPN生成锚框，并根据RPN回归分支的输出结果对锚框进行修正，且选择预定数量的锚框以形成建议窗口；把建议窗口映射到CNN最后一层的特征图上，通过RoI Align层使每个建议窗口生成固定尺寸的RoI特征图；利用全连接层对RoI分类与边框回归，通过FCN生成每个RoI的mask，分割得到石子轮廓；计算石子轮廓与样例图像标记的真实轮廓之间的偏移量，根据偏移量对Mask RCNN神经网络的参数进行更新。本申请具有提高粒度检测精准度的效果。