采用YOLOv5算法检测出每个种类目标所在位置;然后输入针对不同类别的FCN-DenseNet语义分割网络,实现多分支单目标语义分割,最后融合分割结果实现多目标语义分割.此外,本文在Kaggle竞赛平台上的海底图片数据集上将所提算法与PSPNet算法和FCN-DenseNet算法两种经典的语义分割算法进行了实验对比.结果表明本文所提的多目标图像语义...
Densenet_FCN 使用FCN的密集网的张量流实现以进行肝脏分割。 逐步配置 模型的所有基本配置和训练过程均在config.py中列出,并由EasyDict管理。 我们将配置参数定义为__C ,该参数在config.py定义。 注意:所有配置都可能会在一个额外的文件./config/dice_skipv2.yml重置,它将覆盖config.py的配置。 我们建议您为自己...
贝叶斯优化为了进一步拓展深度学习算法在供水管网爆管分析中的适用范围,提出了一种爆管区域识别方法.基于全连接稠密网络算法(Full Connect Network-DenseNet,FCNDenseNet)构建了爆管区域识别模型,提取不同区域的爆管特征.同时,采用贝叶斯优化算法对识别模型的超参数组合进行优化和自动选取.以华东某园区的部分供水管网为研究...
本发明涉及一种基于改进FCN和DenseNet的歧义像素优化分割方法,包括以下步骤:步骤S1:选取分割数据集,完成分割数据集的预处理,然后进一步完成分割数据集到分类数据集的转换制作;步骤S2:提出了一种新的语义分割网络AtrousResFCN8s/16s/32s,并且将两个不同层次的AtrousResFCN网络结合起来,用于确定语义分割的歧义像素;步骤S3...
Atrous-ResFCNMFR-DenseNetThese past six years have witnessed that segmentation algorithms make a breakthrough due to the development of deep-based semantic segmentation networks, which can realize classification from image-level to pixel-level. However, when segmenting a small-batch, complex-features ...