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L-CSNet:基于高效多尺度膨胀卷积的轻量级计数监督网络在小麦穗计数中的应用
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作者 朱宇峰 陈玲 +3 位作者 黄嘉衍 李传东 黄廷文 曾晓洋 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第4期182-194,共13页
目前的深度学习方法解决小麦穗计数问题时都严重依赖昂贵的位置级标注(诸如边界框或密度图),因而需要大量人工标注工作,也容易引入标注噪声,限制了其在农业领域中的实际应用。为了解决这一问题,提出了一种新型的轻量级计数监督网络,此... 目前的深度学习方法解决小麦穗计数问题时都严重依赖昂贵的位置级标注(诸如边界框或密度图),因而需要大量人工标注工作,也容易引入标注噪声,限制了其在农业领域中的实际应用。为了解决这一问题,提出了一种新型的轻量级计数监督网络,此网络使用图像级计数标签实现了高精度的小麦穗计数,摆脱了对位置信息的需求。其核心创新点是设计了一种高效多尺度膨胀卷积(Efficient Multi-Scale Dilated Convolution,EMDC)模块,用并行膨胀卷积替代传统的计算密集型结构,高效地提取了多尺度特征,且极大降低了模型参数量。在一个公开的麦穗检测数据集上进行了系统实验,结果显示其平均绝对误差与均方根误差都显著优于现有的位置监督方法,推理速度达到了120帧/秒(FPS),适合在资源受限设备(如无人机或移动传感器)上进行实时部署。 展开更多
关键词 小麦穗计数 计数监督 多尺度膨胀卷积 轻量级网络 农业自动化
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基于改进Mobile-UNet的轻量级瞳孔分割算法设计 被引量：1
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作者 胡乔伟 谭洪 +2 位作者 刘新娟 胡南 方二喜 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第1期99-108,共10页
偏心摄影视力筛查设备是屈光状态快速检测应用的重要手段,瞳孔图像分割是其成像算法的重要内容。针对嵌入式设备计算资源有限和瞳孔分割精度低等问题,提出一种基于改进Mobile-UNet的轻量级瞳孔图像分割算法。算法基于U-Net改进,采用倒... 偏心摄影视力筛查设备是屈光状态快速检测应用的重要手段,瞳孔图像分割是其成像算法的重要内容。针对嵌入式设备计算资源有限和瞳孔分割精度低等问题,提出一种基于改进Mobile-UNet的轻量级瞳孔图像分割算法。算法基于U-Net改进,采用倒残差线性瓶颈模块初步轻量化。通过分组卷积降低参数,利用通道混洗打开组间通道,并引入自适应参数融合并行注意力机制提升分割性能。此外优化损失函数增强对边界的注意。实验结果表明,与MobilenetV2相比模型参数量减少90%,浮点运算次数增加19%,但分割性能显著提升;与U-Net相比模型复杂度大幅降低且分割性能提升。相比其他算法该模型的复杂度和分割性能均表现出优势,实现轻量且高效的分割。 展开更多
关键词 瞳孔图像 嵌入式设备 轻量级网络 深度学习 图像分割
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