KoiU-Net:基于多特征增强融合的纺锤形鱼类图像分割方法OA北大核心CSTPCD
KoiU-Net:A fusiform fish image segmentation method based on multi-feature enhancement fusion
针对纺锤形鱼类图像分割任务中存在的边缘不清、特征模糊等问题,提出一种基于多特征增强融合的纺锤形鱼类图像分割网络KoiU-Net.该网络在经典的U-Net模型基础上,设计了多尺度特征交叉感知模块和多尺度特征融合模块来增强对纺锤形鱼类特征的处理能力,以应对纺锤形鱼类图像分割中存在的边缘模糊、特征复杂的问题.同时,设计了多尺度上采样模块以提取更精细的特征信息.在纺锤形鱼类图像数据集上的实验表明,相较于原始U-Net等其他分割网络,KoiU-Net取得了…查看全部>>
In view of the blurred edges and vague features in the fusiform fish image segmentation task,a multi-feature enhancement and fusion based fusiform fish image segmentation network KoiU-Net is proposed.On the basis of the classical U-Net model,a multi-scale feature cross perception module and a multi-scale feature fusion module are designed to enhance the processing capability of fusiform fish features,so as to cope with the problems of blurred edges and compl…查看全部>>
朱珈缘;孟娟;杜海;马媛媛;曹静雯
大连海洋大学 信息工程学院,辽宁 大连 116023大连海洋大学 信息工程学院,辽宁 大连 116023大连理工大学 海岸和近海工程国家重点实验室,辽宁 大连 116024大连海洋大学 信息工程学院,辽宁 大连 116023大连海洋大学 信息工程学院,辽宁 大连 116023
电子信息工程
深度学习图像分割分割精度纺锤形鱼U-Net多尺度特征融合
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《现代电子技术》 2024 (9)
53-58,6
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