基于改进UNet 模型的原棉杂质图像分割方法.

许涛, 麻爱松, 吕欢, 郭强… - Journal of Xi'an …, 2023 - search.ebscohost.com
摘要为了提升原棉混合杂质图像的分割准确率和时效性, 提出一种改进UNet
模型的原棉杂质分割算法. 在ResNet50 结构基础上设计新的编码模块, 采用1 个卷积层将最后3 …

基于RCH-UNet 的新疆密植棉花图像快速分割及产量预测.

刘祥, 田敏, 梁金艳 - Transactions of the Chinese Society of …, 2024 - search.ebscohost.com
针对复杂棉田环境下传统图像分割技术存在分割精度低, 实时性弱和鲁棒性差等问题,
该研究以脱叶期新疆密植棉花为对象, 结合低空无人机遥感平台, 提出一种RCH-UNet (resnet …

Cotton Image Segmentation Network Based on Improved DeeplabV3+

Z Zhan, C Zhang, W Wei, L Zeng… - 2022 China Automation …, 2022 - ieeexplore.ieee.org
Aiming at the observation of cotton flow conditions in cotton production lines, a cotton image
segmentation algorithm with improved DeeplabV3+ network is proposed, which introduces …

[PDF][PDF] Straw Segmentation Algorithm Based on Modified UNet in Complex Farmland Environment.

Y Liu, S Zhang, H Yu, Y Wang, Y Feng… - … , Materials & Continua, 2021 - cdn.techscience.cn
Intelligent straw coverage detection plays an important role in agricultural production and
the ecological environment. Traditional pattern recognition has some problems, such as low …

基于UANP-MT 的半监督菜心杂草分割方法.

蔡雨霖, 肖佳仪, 余超然, 宋钊… - Transactions of the …, 2023 - search.ebscohost.com
杂草作为一种常见的农业问题, 对农作物的生长造成比较严重的影响, 控制和管理杂草是农业
生产活动中的重要一环. 近年来, 随着无人机技术和人工智能技术的快速发展 …

[PDF][PDF] 基于改进Res-UNet 网络的钢铁表面缺陷图像分割研究

李原, 李燕君, 刘进超, 范衠, 王庆林 - 电子与信息学报, 2022 - jeit.ac.cn
为了提高钢铁质量图像检测的效率和精度, 提高生产自动化水平, 该文提出一种改进的Res-UNet
网络分割算法. 使用ResNet50 代替ResNet18 作为编码模块, 增强特征提取能力; 修改编码模块 …

[PDF][PDF] 基于改进U-Net 的活性污泥显微图像分割方法

赵立杰, 路星奎, 陈斌 - Laser & Optoelectronics Progress, 2021 - researching.cn
摘要针对活性污泥相差显微图像存在伪影且现有图像分割方法对丝状菌的分割精度不高等问题,
提出一种以U-Net 网络为基础, 结合残差网络, 通道注意力机制, 空洞空间金字塔模块的活性污泥 …

[引用][C] 基于竞争学习网络的田间籽棉图像分割

王玲, 姬长英, 刘善军, 陈兵林, 王萍 - 农业工程学报, 2008

[引用][C] 基于改进全卷积网络的小麦图像分割

万园洁, 卿粼波, 何小海, 董德良, 石恒 - 计算机系统应用, 2018

[引用][C] 基于PCAW-UNet 的田间杂草实时分割

王红, 陈功平 - 西安文理学院学报(自然科学版), 2021