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基于Mask R⁃CNN的多类建筑物损伤识别方法 被引量:2
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作者 杨敬松 王煜鑫 +2 位作者 李智涛 卢泽葳 彭福民 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第3期562-570,共9页
地震发生后快速对建筑物损伤进行识别,可以提高灾害损失评估的效率,并为救援提供有效地决策支持。针对因背景干扰带来的重要特征表达能力弱的问题,提出一种基于深度学习框架Mask R‑CNN的多建筑物损伤识别方法。首先,对样本图像进行预处... 地震发生后快速对建筑物损伤进行识别,可以提高灾害损失评估的效率,并为救援提供有效地决策支持。针对因背景干扰带来的重要特征表达能力弱的问题,提出一种基于深度学习框架Mask R‑CNN的多建筑物损伤识别方法。首先,对样本图像进行预处理,克服复杂环境背景因素干扰,并进行多途径扩增,得到用于深度学习的扩增样本数据集。其次,优化特征提取网络,采用嵌入注意力机制模块SE的MobileNetv3网络作为主干网络,增加模型对建筑物损伤空间及语义信息的提取,有效避免背景对模型性能的影响,改进损失函数,避免遗漏类别和类别错分现象,同时引入迁移学习,降低训练成本;最后,采用定性分析和定量评估相结合的手段,多维度评估模型泛化能力和鲁棒性。改进后的Mask R‑CNN模型的平均精度达到了84.34%,相对于原始的Mask R‑CNN模型,精度提高了9.12%。结果表明,改进后的模型在识别含有多种损伤特征和噪声背景的建筑物损伤图像方面表现良好,可以为地震后建筑物的损伤评估提供有效地技术支持。 展开更多
关键词 人工智能 建筑物损伤识别 mask R‑CNN 实例分割
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基于改进Mask R-CNN的航空铸件智能检测技术研究
2
作者 张祥春 彭文胜 +4 位作者 楚峻溢 曾照洋 王振宇 魏明贤 徐然 《航空制造技术》 北大核心 2025年第23期26-33,共8页
针对航空产品研制生产过程中由于质量缺陷产生原因复杂、缺陷特征种类多、检测要求高而缺少有效智能检测方法的问题,首先通过系统梳理航空装备智能检测技术研究现状,总结了面向此应用场景和针对具体缺陷特征开展智能检测方法研究的思路... 针对航空产品研制生产过程中由于质量缺陷产生原因复杂、缺陷特征种类多、检测要求高而缺少有效智能检测方法的问题,首先通过系统梳理航空装备智能检测技术研究现状,总结了面向此应用场景和针对具体缺陷特征开展智能检测方法研究的思路和实施途径;其次,设计了融合全局特征金字塔网络的Mask R-CNN改进算法,并面向缺陷特征复杂和检测要求比较高的航空铸件,利用剪切、翻转、Overlap切图和Mosaic等数据增广技术构建了航空铸件数字射线检测缺陷特征数据集;最后利用改进算法及构建的数据集对航空铸件中的疏松、裂纹及高密度夹杂3类缺陷进行测试与验证试验。试验结果表明,所提改进算法的检测精度达93.25%,召回率达96.51%,具有良好检测效果。 展开更多
关键词 深度学习 智能检测 航空铸件 mask R-CNN 全局特征金字塔网络 数据增广
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基于轻量化Mask R⁃CNN的车型检测算法
3
作者 许超 杨丰熙 +1 位作者 李博 王浩宇 《现代电子技术》 北大核心 2025年第21期127-136,共10页
车型检测对智能交通系统具有重要意义,其为智能交通系统的车辆管理能力提供了有效保障。针对现有算法通常较为复杂,并不能较好地适配于实际应用中的车型检测,文中提出一种基于改进Mask R⁃CNN的轻量化车型检测算法。首先,将特征提取网络... 车型检测对智能交通系统具有重要意义,其为智能交通系统的车辆管理能力提供了有效保障。针对现有算法通常较为复杂,并不能较好地适配于实际应用中的车型检测,文中提出一种基于改进Mask R⁃CNN的轻量化车型检测算法。首先,将特征提取网络替换为FasterNet特征提取网络,在降低算法复杂度的同时提升算法精度;其次,构建基于DO卷积的改进FPN特征融合网络,使算法既降低复杂度又提升精度;最后,将损失函数替换为Smooth L_(1)损失函数,在不改变当前算法复杂度的情况下对算法精度实现了进一步提升。实验结果表明,所提算法兼顾精度与实时性需求,且具有较好的泛化能力,更适配于实际应用中的车型检测。 展开更多
关键词 mask R⁃CNN 车型检测 主干网络 特征融合 损失函数 轻量化
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基于改进Mask R-CNN的低空遥感实例分割算法
4
作者 李冰锋 王光耀 崔立志 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第2期168-176,共9页
针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50... 针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50对输入通道语义信息的高效聚合作用。在RoI Align前引入自校准卷积模块来扩大卷积层的感受野大小并对边界框和掩码框执行校准操作。在分割分支使用掩码预测平衡损失函数,对每个类别的正负样本梯度进行平衡,实现对损失梯度的平滑降低处理。在自建低空遥感数据集和iSAID-Reduce100数据集上进行测试,实验结果表明:改进后的算法在自建数据集上box AP和mask AP分别提升17.9%和15.0%,在iSAID-Reduce100数据集上box AP和mask AP达到49.62%和50.27%,该算法很好地完成了对遥感目标的检测和分割。 展开更多
关键词 深度学习 图像处理 遥感图像 实例分割 改进mask R-CNN算法 ResNet-50
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基于改进Mask R-CNN的建筑屋面光伏利用潜力评估研究——以长春市工业厂房为例 被引量:1
5
作者 周春艳 路少石 《建筑与文化》 2025年第3期244-247,共4页
近年来,中国的能源需求随着经济的发展而快速增长。在建筑屋面上利用太阳能资源是实现我国“碳达峰、碳中和”目标的重要途径。文章提出了一种改进后的Mask R-CNN深度学习算法,通过将原模型中的FPN网络改进为PAN网络来提升模型对于图像... 近年来,中国的能源需求随着经济的发展而快速增长。在建筑屋面上利用太阳能资源是实现我国“碳达峰、碳中和”目标的重要途径。文章提出了一种改进后的Mask R-CNN深度学习算法,通过将原模型中的FPN网络改进为PAN网络来提升模型对于图像特征的提取能力,从而提高光伏潜力的评估效率。文章以长春市中心城市区的工业厂房为研究对象并评估其屋面的光伏利用潜力,最终计算得到长春市中心城区的工业厂房屋面面积为82.48×10^(6)m^(2),光伏利用潜力为144.4375×10^(8)kWh/年,可为长春市城市工业厂房屋顶光伏发展规划提供依据。 展开更多
关键词 mask R-CNN 建筑屋面 光伏利用潜力 长春市工业厂房
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基于Fishmeal-Mask2Former分割模型的掺假鱼粉显微图像识别方法
6
作者 牛智有 李武瑛妮 +2 位作者 孔宪锐 耿婕 王伟霞 《农业机械学报》 北大核心 2025年第7期679-690,共12页
针对传统显微镜检法在鱼粉掺假识别中面临的肉眼辨别难度大、识别效率低的问题,提出一种改进Maskedattention Mask Transformer(Mask2Former)的鱼粉显微图像掺假识别模型,以实现高分辨条件下、复杂鱼粉背景中对异状多目标掺假特征的自... 针对传统显微镜检法在鱼粉掺假识别中面临的肉眼辨别难度大、识别效率低的问题,提出一种改进Maskedattention Mask Transformer(Mask2Former)的鱼粉显微图像掺假识别模型,以实现高分辨条件下、复杂鱼粉背景中对异状多目标掺假特征的自动化识别与分割。以鱼粉中掺杂动物源性肉粉为研究对象,构建了:Fishmeal掺假鱼粉显微图像数据集,通过形态学分析将掺假特征细分为异常肌肉、骨骼、皮肤、血液和毛发5类组织;开发基于颜色阈值相似性的交互式标注软件,实现逐像素的提示性精确标注;改进Mask2Former分割模型架构,融合ResNet50骨干网络、多头注意力机制和多尺度特征处理机制,增强了鱼粉多样化特征的融合效果;引入重复加权双向特征金字塔网络(Bidirectional feature pyramid network,BiFPN)改进像素解码器,提升了小目标分割能力;引入可学习的尺度级嵌入和掩码注意力(Masked Attention)模块,通过限制交叉注意力关注范围提高了模型细节表现力;在Multi-head Attention层后加入dropout操作防止过拟合。实验结果表明,改进后的Fishmeal-Mask2Former在样本真伪判别阶段整体分类准确率达到98.56%,在精细分割阶段对异常掺假特征定性识别平均精确率达到80.52%、召回率为76.01%、F1分数为78.86%,分割模型平均准确度提升至82.08%,较传统方法具有显著优势。此外,设计分割结果可视化界面,为鱼粉品质检测中的掺假检测环节提供了一种直观、准确与高效的显微视觉自动化识别方法。 展开更多
关键词 鱼粉 掺假 语义分割 显微图像 mask2 Former 计算机辅助诊断
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基于Mask R-CNN改进的树冠分割
7
作者 王春玲 温晓晖 《遥感信息》 北大核心 2025年第6期1-8,共8页
为解决自然森林中存在的树冠重叠、边界干扰等复杂环境因素对树冠难以精准识别分割的问题,提出一种改进的Mask R-CNN语义分割网络模型。以ResNet50为主干网络提取特征,提出了一种路径增强的特征金字塔网络(enhanced feature pyramid net... 为解决自然森林中存在的树冠重叠、边界干扰等复杂环境因素对树冠难以精准识别分割的问题,提出一种改进的Mask R-CNN语义分割网络模型。以ResNet50为主干网络提取特征,提出了一种路径增强的特征金字塔网络(enhanced feature pyramid network,EFPN),设计了一种多分支膨胀卷积模块(multiple branch dilated convolution,MBD),加强底层特征的提取,保证信息完整性和连续性;提出了一种联合注意力模块(united attention,UA),通过加强对重要特征的捕捉,提升了模型的泛化能力。在使用Labelme工具进行自主标注的森林树冠图像数据集中,树冠分割的平均交并比IoU和F1评分高达85.06%和91.91%,比其他先进模型有较明显的性能提升。该方法能够准确分割自然环境中的森林树冠,对于掌握森林生长状况、评估森林火灾、促进恢复工作以及优化森林管理具有重要的实际意义。 展开更多
关键词 mask R-CNN 树冠分割 特征增强 注意力机制 FPN
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基于Mask R—CNN的轻量级草莓实例分割算法
8
作者 王成军 江诚婕 +1 位作者 丁凡 柳炜 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第7期118-123,F0003,共7页
针对果园采摘环境复杂、草莓与周边环境难以精确分割、现有模型处理速度无法实现快速分割等问题,提出一种基于Mask R—CNN的轻量级草莓实例分割算法。在原始Mask R—CNN算法的基础上进行改进,采用MobileNetV3网络替代原始的ResNet101骨... 针对果园采摘环境复杂、草莓与周边环境难以精确分割、现有模型处理速度无法实现快速分割等问题,提出一种基于Mask R—CNN的轻量级草莓实例分割算法。在原始Mask R—CNN算法的基础上进行改进,采用MobileNetV3网络替代原始的ResNet101骨干网络来轻量化算法,且将原本MobileNetV3残差结构中的通道注意力机制替换成协同注意力机制模块,结合特征金字塔网络架构进行特征提取,实现草莓个体的精准快速定位分割。在标注数据集上进行对比实验,结果表明,改进的Mask R—CNN算法与原始Mask R—CNN算法相比,边框mAP和掩膜mAP分别提升1.75%和4.05%,检测速度提高20.09帧/s,减少模型对硬件存储空间和算力的依赖。 展开更多
关键词 草莓图像 实例分割 改进mask R—CNN CA注意力机制 轻量化网络
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基于CGRU-Mask神经网络的超高层结构监测数据修复方法
9
作者 杨彬 潘立程 +2 位作者 朱海涛 孙思远 张其林 《建筑结构》 北大核心 2025年第7期89-96,共8页
结构健康监测是验证结构设计理论以及结构状态评估的重要方法。受外部环境因素和传感器设备不稳定的影响,超高层结构健康监测系统存在数据缺失问题,严重影响结构状态评估。以上海中心大厦加速度监测数据为研究对象,利用结构不同空间位... 结构健康监测是验证结构设计理论以及结构状态评估的重要方法。受外部环境因素和传感器设备不稳定的影响,超高层结构健康监测系统存在数据缺失问题,严重影响结构状态评估。以上海中心大厦加速度监测数据为研究对象,利用结构不同空间位置处振动响应之间的空间相关性,采用卷积-门控循环单元神经网络(CGRU),并引入掩码(Mask)层,对完全随机缺失的加速度监测数据进行修复,并对比了几种常见神经网络在不同缺失率下的数据修复效果。结果表明,CGRU-Mask神经网络模型能够有效解决加速度监测数据完全随机缺失的问题,且在高缺失率情况下含有Mask层神经网络的性能显著高于未引入Mask层的神经网络。此外,对修复数据进行模态分析的结果表明,高缺失率下的修复数据依旧能与完整数据的模态频率识别结果一致。 展开更多
关键词 超高层结构 结构健康监测 空间相关性 CGRU-mask神经网络 数据修复
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基于改进Mask RCNN的遥感影像滑坡识别方法研究
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作者 王建霞 郭玉凤 +1 位作者 杨春金 张晓明 《河北工业科技》 2025年第4期323-332,共10页
为了提升复杂背景下遥感影像的滑坡识别精度,提出了一种基于改进掩码区域卷积神经网络(mask region-based convolutional neural network,Mask RCNN)的遥感影像滑坡识别方法。首先,在Mask RCNN模型中将主干网络替换为残差网络101(residu... 为了提升复杂背景下遥感影像的滑坡识别精度,提出了一种基于改进掩码区域卷积神经网络(mask region-based convolutional neural network,Mask RCNN)的遥感影像滑坡识别方法。首先,在Mask RCNN模型中将主干网络替换为残差网络101(residual network101,ResNet101),并引入卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)、路径聚合特征金字塔网络(path aggregation feature pyramid network,PAFPN)和级联检测器,构建一个遥感影像滑坡识别模型;然后,基于遥感影像滑坡数据集完成模型训练;最后,将测试影像输入训练后的模型进行检测与分割实验。结果表明:与原Mask RCNN模型相比,改进后模型的Box平均精度从80.2%提升至83.7%,Mask平均精度从79.1%提升至81.1%,预测时间整体变化幅度较小。改进后的Mask RCNN模型具有较高的检测精度和实时处理能力,为滑坡灾害预警提供了重要技术支撑。 展开更多
关键词 计算机图像处理 滑坡识别 mask RCNN 遥感影像 卷积块注意力模块
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基于深度学习算法Mask R-CNN的甲状腺结节检测模型研究
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作者 王杰 王至诚 +2 位作者 娄帅 董建成 曹新志 《医学信息学杂志》 2025年第3期84-89,共6页
目的/意义采用基于区域卷积神经网络的目标掩码分割算法(mask region-based convolutional neural network, Mask R-CNN)建立目标检测模型,智能识别甲状腺超声图像结节位置,为超声医生决策提供参考。方法/过程收集超声结节图像1 650张,... 目的/意义采用基于区域卷积神经网络的目标掩码分割算法(mask region-based convolutional neural network, Mask R-CNN)建立目标检测模型,智能识别甲状腺超声图像结节位置,为超声医生决策提供参考。方法/过程收集超声结节图像1 650张,使用labelme工具进行结节位置标注。对Mask R-CNN的主干网络分别采用MobileNetV3、ResNet50、ResNet101和ResNet152进行替换,并引入特征金字塔和感兴趣区域对齐,采用迁移学习训练策略训练模型,比较不同网络下目标检测效果。结果/结论主干网络采用ResNet101训练的模型平均精确度为86.8%,平均召回率为95.3%,平均F1分数为90.6%,优于其他主干网络,能更精确地检测甲状腺结节,具有一定临床应用价值。 展开更多
关键词 甲状腺结节 mask R-CNN 目标检测 神经网络
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A TEN-YEAR CROSS-BORDER JOURNEY OF A FACIAL MASK
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作者 Degyi Chodron(Text/Photos) 《China's Tibet》 2025年第4期13-15,共3页
Ten years ago,Drolma-then selling facial masks on the streets of Lhasa-could hardly have imagined that the"Tibetan medicinal facial mask"sheand her partner were developing would one day appear in the central... Ten years ago,Drolma-then selling facial masks on the streets of Lhasa-could hardly have imagined that the"Tibetan medicinal facial mask"sheand her partner were developing would one day appear in the central exhibition hall of an international showcase. 展开更多
关键词 facial masks Tibetan medicinal masks international showcase cross industry journey
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基于改进Mask R-CNN的复合绝缘子憎水性状态评估方法 被引量:2
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作者 绳飞 曹留 +3 位作者 刘玉龙 黄杰 黄雅倩 朱彦卿 《电测与仪表》 北大核心 2025年第4期73-80,共8页
及时在线判别复合绝缘子憎水性状态是保证电力系统安全运行的一个重要举措。为提高复合绝缘子憎水性状态评估模型的泛化能力,解决现有分类模型评估憎水性程度变化不均的复合绝缘子时往往只关注憎水性不错的部分而误判的问题。文章提出... 及时在线判别复合绝缘子憎水性状态是保证电力系统安全运行的一个重要举措。为提高复合绝缘子憎水性状态评估模型的泛化能力,解决现有分类模型评估憎水性程度变化不均的复合绝缘子时往往只关注憎水性不错的部分而误判的问题。文章提出将分类问题转变为目标检测问题,采用改进掩膜区域卷积神经网络(mask region-based convolutional neural network, Mask R-CNN)算法评估复合绝缘子憎水性等级。通过特征金字塔网络(feature pyramid network, FPN)确定图像中所有水滴的位置与大小,采用Mask R-CNN中特有的mask分支预测所有水珠憎水性等级,再计算出相应憎水性等级所占的面积,最终选择面积最大的作为图像的憎水性等级并输出分类结果。结合各等级憎水性图像的特点,引入改进非极大值抑制(soft non-maximum suppression, Soft-NMS)来减少高等级憎水性图像中水迹面积大且分布不规则时的目标漏检,并采用Giou-loss(generalized intersection over union loss)加快低等级图像中目标小而多时模型的收敛速度。最终通过对比实验,从mAP(mean average precision)、每秒帧率(frame per second, FPS)、准确率三项评判指标验证了基于改进Mask R-CNN的憎水图像识别算法的有效性与优越性。 展开更多
关键词 憎水性 目标检测 mask R-CNN 深度学习 复合绝缘子
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基于Mask R-CNN的塔吉克族纺织品纹样数字化提取方法 被引量:1
14
作者 王怡佳 信晓瑜 钱娟 《上海纺织科技》 2025年第3期44-49,共6页
塔吉克族纺织品纹样造型精美、色彩奔放,具有浓郁的民族特色,对其进行深入挖掘和利用有利于中华优秀传统文化的保护和传承。目前常用的纹样分割技术对原始图像有着较高的要求,因此提出一种基于Mask R-CNN的塔吉克族纺织品纹样提取方法,... 塔吉克族纺织品纹样造型精美、色彩奔放,具有浓郁的民族特色,对其进行深入挖掘和利用有利于中华优秀传统文化的保护和传承。目前常用的纹样分割技术对原始图像有着较高的要求,因此提出一种基于Mask R-CNN的塔吉克族纺织品纹样提取方法,其能够从背景复杂的图像中识别并提取纺织品纹样区域,并对其中的纹样进行聚类,再根据色彩进行纹样分割,完成塔吉克族纺织品纹样的数字化提取。最后结合知识图谱相关技术,构建结构化、可视化的塔吉克族纺织品纹样知识图谱,为探索少数民族纹样数字化技术提供新的思路和方法。 展开更多
关键词 纺织品 纹样 塔吉克族 mask R-CNN 数字化
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基于改进Mask R-CNN的焊接成形缺陷检测与区域分割研究 被引量:2
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作者 刘剑 段瑞彬 +5 位作者 崔琬婷 何亚章 王克宽 吴荣耀 高嘉璘 夏卫生 《电焊机》 2025年第9期98-101,144,共5页
针对焊接成形缺陷人工检测效率低、传统机器学习方法鲁棒性差,以及现有深度学习模型难以实现缺陷精确分割的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法的焊接成形缺陷检测模型。首先,构建包含638组样本(驼峰304组、弧坑100组、飞溅234组)的焊接... 针对焊接成形缺陷人工检测效率低、传统机器学习方法鲁棒性差,以及现有深度学习模型难以实现缺陷精确分割的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法的焊接成形缺陷检测模型。首先,构建包含638组样本(驼峰304组、弧坑100组、飞溅234组)的焊接缺陷数据集,通过Labelme进行像素级掩码标注,并采用数据增强优化样本多样性。在Mask R-CNN骨干网络(ResNet)中嵌入CBAM混合注意力机制模块,通过通道与空间双维度自适应特征增强,提升模型对小目标缺陷(如飞溅)的敏感度,然后采用改进的Mask R-CNN算法进行训练,并进行算法性能验证。结果表明,与改进前Mask R-CNN模型相比,采用注意力机制改进之后的Mask R-CNN模型的mAP@0.5提高了3.34%,mAP@0.75提高了9.78%,mAP@0.5∶0.95提高了4.96%,能够更有效用于焊接成形缺陷识别与区域分割。 展开更多
关键词 焊接成形缺陷 mask R-CNN算法 缺陷识别 区域分割
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基于Faster R-CNN和Mask R-CNN的滑坡自动识别研究 被引量:3
16
作者 于宪煜 杨森 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第1期1-4,12,共5页
基于高分一号影像,以三峡库区库首段为例,通过目视解译出160个滑坡样本,按照9∶1比例分为训练样本和验证样本,分别利用Faster R-CNN和Mask R-CNN算法构建滑坡自动识别模型。为进一步对比分析不同样本比例下两种模型的性能,分别采用8∶2... 基于高分一号影像,以三峡库区库首段为例,通过目视解译出160个滑坡样本,按照9∶1比例分为训练样本和验证样本,分别利用Faster R-CNN和Mask R-CNN算法构建滑坡自动识别模型。为进一步对比分析不同样本比例下两种模型的性能,分别采用8∶2、7∶3、6∶4的样本比例进行计算。研究结果表明,Mask R-CNN模型识别结果准确率、召回率和F 1分数等3项指标均优于Faster R-CNN;且经过交叉验证,证明Mask R-CNN模型的性能更为稳定。 展开更多
关键词 深度学习 滑坡识别 mask R-CNN Faster R-CNN 交叉验证
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基于FPT改进的Mask RCNN算法的道路信息检测研究
17
作者 范博森 左云波 +1 位作者 徐小力 王林枫 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期202-209,共8页
针对目前目标检测算法应用于道路信息目标检测效果差,容易出现漏检、错检等问题,提出一种基于FPT(Feature Pyramid Transformer)改进的Mask RCNN道路信息检测算法用于帮助城市道路建设提高工作质量。在特征融合网络中引入借鉴Transforme... 针对目前目标检测算法应用于道路信息目标检测效果差,容易出现漏检、错检等问题,提出一种基于FPT(Feature Pyramid Transformer)改进的Mask RCNN道路信息检测算法用于帮助城市道路建设提高工作质量。在特征融合网络中引入借鉴Transformer思想的FPT代替原有的FPN,对特征进行跨空间跨尺度的融合达到特征增强的效果,提高模型检测精度。在实验中,采用迁移学习思想,对PASCAL-VOC2012数据集进行预训练后得到模型的预训练权重,实验结果表明,该算法相较于原算法在分别采用ResNet50、ResNet101时平均精度分别提高了7.5百分点、10.6百分点,对小目标的检测效果变得更好。 展开更多
关键词 道路信息检测 mask RCNN算法 特征融合 FPT TRANSFORMER
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基于改进Mask RCNN的金刚石微粉分割算法
18
作者 李文开 王莉 +1 位作者 牛群峰 王涛 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期51-56,共6页
针对金刚石微粉形状复杂多变、颜色相似度高以及相互粘连导致的分割困难等问题,文中提出基于改进Mask RCNN的金刚石微粉分割算法。首先,在原有主干网络的基础上重新设计残差结构,引入高效通道注意力机制,在不增加网络参数的情况下增强... 针对金刚石微粉形状复杂多变、颜色相似度高以及相互粘连导致的分割困难等问题,文中提出基于改进Mask RCNN的金刚石微粉分割算法。首先,在原有主干网络的基础上重新设计残差结构,引入高效通道注意力机制,在不增加网络参数的情况下增强模型的复杂特征提取能力;其次,根据金刚石微粉实际尺寸和形状不规则性优化Anchor box框,增强检测框切合度,进一步提高模型的图像分割精度;最后,采用DIoU-NMS模块改进检测框筛选方式,避免粘连金刚石微粉漏检现象。实验结果表明,在自建的金刚石微粉数据集上,改进后的Mask RCNN算法对金刚石微粉的平均精度均值(mAP)为75.51%,比标准Mask RCNN算法提升了2.86%,分割精度得到显著提升,为精准分割金刚石微粉提供了一种可行性方法。 展开更多
关键词 深度学习 实例分割 金刚石微粉 注意力机制 mask RCNN DIoU-NMS
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基于Mask约束的图像局部风格迁移算法
19
作者 祁新 杜洪波 朱立军 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期234-240,共7页
针对实际应用中不能直接对图像指定区域进行风格迁移的问题,提出一种基于Mask约束的图像局部风格迁移算法。借助DeepLab V3+算法分割内容图像,并提取其目标区域,采用基于Gram矩阵的逐像素点优化的图像风格迁移算法进行图像局部风格迁移... 针对实际应用中不能直接对图像指定区域进行风格迁移的问题,提出一种基于Mask约束的图像局部风格迁移算法。借助DeepLab V3+算法分割内容图像,并提取其目标区域,采用基于Gram矩阵的逐像素点优化的图像风格迁移算法进行图像局部风格迁移,重新定义图像局部风格迁移内容、风格损失函数,一方面将语义分割产生的Mask矩阵对需要学习的参数范围进行约束,另一方面用Mask矩阵约束部分风格损失函数计算的区域,除去冗余区域。实验结果表明,改进后算法具有较好的局部风格转换能力,并加快算法的收敛速度。 展开更多
关键词 局部风格迁移 语义分割 DeepLab V3+ GRAM矩阵 mask矩阵
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基于改进Mask RCNN的盲道检测算法 被引量:1
20
作者 黄宁霞 朱亮 《长江信息通信》 2025年第1期39-42,共4页
针对现有的盲道检测算法容易受到光照、阴影等影响,导致分割效果差的问题,提出基于改进Mask RCNN的盲道检测算法。为了提高网络的检测能力,本文增加一个滑动窗口来增大感受野的面积。在筛选时采用软非极大值抑制算法代替非极大值抑制算... 针对现有的盲道检测算法容易受到光照、阴影等影响,导致分割效果差的问题,提出基于改进Mask RCNN的盲道检测算法。为了提高网络的检测能力,本文增加一个滑动窗口来增大感受野的面积。在筛选时采用软非极大值抑制算法代替非极大值抑制算法,减少了目标的漏检和误检等问题。最后在深度学习框架中经过多次迭代训练,得到优化的检测模型。复杂场景下的实际测试结果表明,该算法适用于多种场景下的盲道井盖检测,具有较好的检测效果。 展开更多
关键词 盲道识别 卷积神经网络 mask RCNN Soft-NMS
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