改进BiSeNetV1实时模型的岩屑图像识别

摘要：

在图像分割识别领域,现有的深度学习方法大多使用高精度语义分割方法来实现,存在着网络推理速度慢、计算量大、难以实际应用等问题.借助于表现较好的BiSeNetV1实时网络模型,通过扩展的空间路径卷积结构、空间金字塔注意力机制(SPARM)和简化的注意力特征融合模块(S-iAFF)等改进策略,设计一种用于岩屑图像分割领域的BiSeNet SPARM_S-iAFF实时网络.扩展的空间路径卷积结构可以获取更丰富的岩屑图像空间特征,上下文路径使用优化的空间金字塔注意力机制(SPARM)进一步细化高层语义特征提取,在特征融合阶段使用简化注意力特征融合(S-iAFF)加强低层空间与高层语义特征的融合程度.实验结果表明,BiSeNet SPARM_S-iAFF网络在RockCuttings_Oil岩屑数据集上的平均交并比(mIoU)为64.91％,相较于BiSeNetV1网络提高了 2.68％;另外改进后的网络在精度上接近大部分高精度语义分割方法,同时参数量大幅度减少、推理速度有着明显的提升.

关键词：岩屑图像、语义分割、BiSeNetV1网络、空间金字塔注意力、迭代注意力特征融合、深度学习、卷积神经网络

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41;V231;U495

资助基金：国家自然科学基金62071315

在线出版日期：2023-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：45-53