【摘 要】
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面向复杂多样的钢轨场景,本文扩展了最先进的深度学习语义分割框架DeepLab v3+到一个新的轻量级、可伸缩性的贝叶斯版本DeeperLab,实现表面缺陷的概率分割.具体地,Dropout被
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院,湖南大学机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室,长沙理工大学电气与信息工程学院,郑州轻工业大学电气与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573134,61733004),湖南省科技计划项目(2017XK2102,2018GK2022,2018JJ3079)资助
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面向复杂多样的钢轨场景,本文扩展了最先进的深度学习语义分割框架DeepLab v3+到一个新的轻量级、可伸缩性的贝叶斯版本DeeperLab,实现表面缺陷的概率分割.具体地,Dropout被融入改进的Xception网络,使得从后验分布中生成蒙特卡罗样本;其次,提出多尺度多速率的空洞空间金字塔池化(Atrous spatial pyramid pooling,ASPP)模块,提取任意分辨率下的密集特征图谱;更简单有效的解码器细化目标的边界,计算Softmax概率的均值和方差作为分割预测和不确定性.为解决类
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