基于改進DeeplabV3+的水面多類型漂浮物分割方法研究

摘要： 【目的】為解決傳統(tǒng)圖像處理方法魯棒性差、常用深度學(xué)習(xí)檢測方法無法準(zhǔn)確識別大片漂浮物的邊界等問題，【方法】提出一種基于改進DeeplabV3+的水面多類型漂浮物識別的語義分割方法，提高水面漂浮的識別能力。對所收集實際水面漂浮物進行分類，采用自制數(shù)據(jù)集進行對比試驗。算法選擇xception網(wǎng)絡(luò)作為主干網(wǎng)絡(luò)以獲得初步漂浮物特征，在加強特征提取網(wǎng)絡(luò)部分引入注意力機制以強調(diào)有效特征信息，... （共13頁）