【摘 要】
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为了提升原棉混合杂质图像的分割准确率和时效性,提出一种改进UNet模型的原棉杂质分割算法。在ResNet50结构基础上设计新的编码模块,采用1个卷积层将最后3个残差模块和全连接层进行替换,对模型参数量实施优化,提高图像特征信息的提取能力;设计CEloss与Dice loss组合的损失函数,优化正负样本比例不均衡,改善模型细小杂质的分割能力;最后,运用迁移学习方法,以VOC数据集为基础,对主干网络权
【基金项目】
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陕西省自然科学基金资助项目（2019JM310）； 西安市现代智能纺织装备重点实验室资助项目（2019220614SY021CG043）；
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为了提升原棉混合杂质图像的分割准确率和时效性,提出一种改进UNet模型的原棉杂质分割算法。在ResNet50结构基础上设计新的编码模块,采用1个卷积层将最后3个残差模块和全连接层进行替换,对模型参数量实施优化,提高图像特征信息的提取能力;设计CEloss与Dice loss组合的损失函数,优化正负样本比例不均衡,改善模型细小杂质的分割能力;最后,运用迁移学习方法,以VOC数据集为基础,对主干网络权重初始化编码器预训练,进一步优化因图像数据量少导致的模型收敛慢等问题。实验验证表明,本文方法MPA值提升24.52%,准确率达到88.24%,单张图像处理时间缩短至21.9ms,较传统方法提升49.42%,此改进方法可有效提升原棉杂质图像分割的准确率和时效性。
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