【摘 要】
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针对高度粘连和堆叠严重的生球影像噪声点多、边界模糊的问题，本文提出一种融入注意力机制的深度学习图像语义分割模型（CBAM-Unet）进行球团边缘检测和分割的方法。方法步骤：（1）样本数据集制备，采集30张包括深度分离、高度粘连到堆叠严重等不同状态的图片，通过数据增广形成900张图片的样本数据集；（2）模型建立，将卷积块状注意力模块（Convolution Block Attention Modul
【基金项目】
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科技创新2030-重大项目（2020AAA0108702-01）； 中央高校基本科研业务费专项资金项目（FRF-TP-20-016A1）； 北京科技大学教育教学改革与研究面上项目（JG2020M28）； 教育部第二批新工科研究与实践项目（E-ZDH20201602）；
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针对高度粘连和堆叠严重的生球影像噪声点多、边界模糊的问题，本文提出一种融入注意力机制的深度学习图像语义分割模型（CBAM-Unet）进行球团边缘检测和分割的方法。方法步骤：（1）样本数据集制备，采集30张包括深度分离、高度粘连到堆叠严重等不同状态的图片，通过数据增广形成900张图片的样本数据集；（2）模型建立，将卷积块状注意力模块（Convolution Block Attention Module, CBAM）融入到Unet网络模型，形成CBAM-Unet模型，对生球边缘进行检测和分割。研究结果表明：相比于Unet方法，CBAM-Unet方法的相似度系数(eDice)、类别平均像素准确率(emPA)、平均交并比(emIoU)分别提高9.8%、9.7%、14.7%。本文提出的识别模型可提高球团分割的准确性，为实际应用奠定基础。
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