针对混凝土结构表观裂缝检测准确率低、细节信息丢失及精度不髙等问题,提出一种利用HU-RεsNet卷积神经网络的混凝土表观裂缝检测方法。基于改进U-Net网络建立HU- Resnet模型,采用经 Imagenet预训练的Resnet34残差网络作为编码器,以保留裂缝细节信息并加速网络收斂,引入sc
基于改进U-net的沥青路面图像裂缝分割方法 为提高基于图像的沥青路面裂缝分割精度,基于U-net架构提出了strip-attention-u-net(SAU)网络.该网络采用ResNeSt50作为特征提取网络,能有效地捕捉图像中的语义信息和局... 张涛,王金,刘斌,... - 《交通信息与安全》 被引量: 0发表: 2023年 一种基于SEResU-Net模型的...
针对混凝土结构表观裂缝检测准确率低、细节信息丢失及精度不髙等问题,提出一种利用HU-RεsNet卷积神经网络的混凝土表观裂缝检测方法。基于改进U-Net网络建立HU- Resnet模型,采用经 Imagenet预训练的Resnet34残差网络作为编码器,以保留裂缝细节信息并加速网络收斂,引入sc
X基于改进U-net卷积神经网络模型的癌细胞识别方法专利信息由爱企查专利频道提供,X基于改进U-net卷积神经网络模型的癌细胞识别方法说明:本发明公开了一种基于改进U-net卷积神经网络模型的癌细胞检测方法。该方法为:获取癌细胞的医学图像,...专利查询请上爱企查
Resnet对传统网络的改进:加入Shortcut连接,改善了深层网络的网络退化问题,使网络模型可以训练到很深层等已经是老生常谈了,也训练过Resnet模型有效地分类了Cifar数据集,但是对于Resnet始终存有几个疑问。 首先第一个问题是为什么 =x较 =0拟合难度大;第二个问题是如果残差模块的训练目标是恒等映射,那么网络性能在不...
本发明涉及视觉图像处理,具体涉及一种基于改进u-net网络的图像分割模型及训练方法。 背景技术: 图像分割是视觉图像处理的重要分支,在各领域中具有广阔的应用前景。由于人工分割的复杂性,目前已有大量用于图像分割的算法,如基于阈值的方法、马尔可夫随机场模型、聚类算法等。然而,上述传统算法仅针对特定图像形式,大多存在人...
2.根据权利要求1所述的一种基于u-net网络与改进dra模型的塑封食品包装多区域缺陷检测方法,其特征在于:所述的步骤1中,采用工业相机,在包装下方放置工业光源打光,经过调整相机与塑封包装样本的距离来采集清晰的图片,最终采集的图像的像素大小为4000×3036×3,格式为.bmp文件。
模型,观察模型分割CT图像中的口腔颌面部肿瘤的效能.结果 改进U-Net模型大小为89.30 MB,参数数量为17.82 M,计算量为22.13 GFlops;其分割CT所示口腔颌面部肿瘤的精确率(Precision),召回率(Recall),戴斯相似系数和交并比分别为0.835,0.787,0.812及0.761,优于既往结合常规损失函数(Dice Loss function)所获模型及未改进...