申请/专利权人：内蒙古工业大学

申请日：2024-01-22

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893763A

主分类号：G06V10/26

分类号：G06V10/26;G06V10/44;G06V10/77;G06V10/94;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及图像分割技术领域，具体涉及一种基于ResCo‑UNet的荞麦籽粒图像分割方法，包括以下步骤：基于传统U‑Net进行改进，构建ResCo‑UNet模型；使用工业相机拍摄采集荞麦籽粒图像，使用改进的卷积生成对抗网络进行数据增广；使用数据标注工具进行图像标注，形成数据集，所述数据集包括训练集、测试集以及验证集；使用训练集训练ResCo‑UNet模型，保留最优模型权重文件；将测试集输入ResCo‑UNet模型，载入最优模型权重文件；使用验证集对ResCo‑UNet模型进行验证有效性。本发明，在传统的U‑Net基础上对编码器和解码器进行了改进，提出在编码器中加入并行的CA2注意力机制，有效地对荞麦籽粒的特征进行提取，在解码器中使用ConvNeXtBlock进一步提炼提取的语义特征，使用TensorRT引擎对推流流程进行加速。

主权项：1.一种基于ResCo-UNet的荞麦籽粒图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于传统U-Net进行改进，构建ResCo-UNet模型；S2：使用工业相机拍摄采集荞麦籽粒图像，S3：使用改进的卷积生成对抗网络进行数据增广，生成同类图像；S4：使用数据标注工具进行图像标注，形成数据集，所述数据集包括训练集、测试集以及验证集；S5：使用训练集训练ResCo-UNet模型，保留最优模型权重文件，并自动载入测试集测试；S6：使用验证集对ResCo-UNet模型进行验证有效性，验证完毕后，将ResCo-UNet模型应用于图像分割。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 内蒙古工业大学 一种基于ResCo-UNet的荞麦籽粒图像分割方法

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