【摘 要】
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针对漫水填充结合模板匹配的双面联合分割方法对小麦图像进行分割存在过分割以及欠分割现象,提出基于改进的全卷积网络的图像语义分割方法.该方法融入前二个池化层的输出信息
【机 构】
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四川大学电子信息学院,中储粮成都粮食储藏科学研究所
【基金项目】
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成都市科技惠民项目(2015-HM01-00293-SF);四川大学研究生课程建设项目(2016KCJS5113)
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针对漫水填充结合模板匹配的双面联合分割方法对小麦图像进行分割存在过分割以及欠分割现象,提出基于改进的全卷积网络的图像语义分割方法.该方法融入前二个池化层的输出信息作为Softmax层的输入,探讨并得出了只融入第二个池化层的输出信息的网络模型优于同时融入前两个池化层的网络模型,引入Batch Normalization层到网络层中,并且针对小麦图像的需要将原来的21类网络输出类别更换为2类输出.实验采用建立的小麦图像数据库,结果表明改进后的网络使得过分割和欠分割现象明显减少,分割效果得到了显著提升,并且使用
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