【摘 要】
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为实现羊骨架自动切割,提出一种基于DeepLabv3+和XGBoost的羊骨架切割方法。该方法通过研究DeepLabV3+网络架构,基于ResNet-101搭建了4种基础网络,通过调整空洞卷积的扩张率和引入可形变卷积核的方法设计改进了2种ASPP结构。共搭建8种羊骨架特征部位分割网络,按照6∶2∶2的比例划分数据集。与DeepLabv3+进行对比实验,优化后DeepLabv3+的mIoU、PA和F
【基金项目】
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国家重点研发计划(编号:2018YFD0700800,2018YFD0700804)。
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为实现羊骨架自动切割,提出一种基于DeepLabv3+和XGBoost的羊骨架切割方法。该方法通过研究DeepLabV3+网络架构,基于ResNet-101搭建了4种基础网络,通过调整空洞卷积的扩张率和引入可形变卷积核的方法设计改进了2种ASPP结构。共搭建8种羊骨架特征部位分割网络,按照6∶2∶2的比例划分数据集。与DeepLabv3+进行对比实验,优化后DeepLabv3+的mIoU、PA和F值分别为0.849、0.870和0.879,能够较好地实现羊骨架特征部位分割。基于分割结果对羊骨架特征部
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