[发明专利]一种基于深度学习的钢坯自动语义分割识别方法有效
| 申请号： | 202210278396.0 | 申请日： | 2022-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN114612456B | 公开（公告）日： | 2023-01-10 |
| 发明（设计）人： | 张利欣;南清荣;徐正光 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京希夷微知识产权代理事务所(普通合伙) 16079 | 代理人： | 王小东 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的钢坯自动语义分割识别方法，包括以下步骤：步骤S1、数据集准备，获得不同运动状态以及不同形态的钢坯图像，进行预处理和标注，建立原始数据集；步骤S2、构建语义分割网络模型；步骤S3、训练步骤S2中的语义分割网络模型；步骤S4、测试步骤，将待测图像输入到训练所得的语义分割网络模型，得到分割结果。本发明分割网络的骨干网络使用了轻量型网络，同时应用了非对称卷积和空洞卷积，在保持训练精度和推理速度的同时，获得了更大的感受野；其次通过多尺度特征提取和融合，加强了各级特征图之间的信息交互，提高模型的分割性能；最后在解码部分应用密集上采样策略，避免上采样时的信息丢失，进一步提高模型的分割精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 钢坯 自动 语义 分割 识别 方法 | ||
【主权项】：
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