公开(公告)号：CN115880489A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202211445296.9

申请日：2022-11-18

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 柏勇 ,  谢永华

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/30

Abstract: 本发明公开了一种融合多尺度扩张率的D‑UNet裂缝图像分割方法，将UNet进行修改，将模型中的双重卷积的第二层传统卷积替换为不同扩张率的空洞卷积进行提取特征，在编码阶段和解码阶段设置的扩张率形成对称结构。本发明提供了融合多尺度扩张率的D‑UNet裂缝图像分割方法，在分割领域提供了新的解决方案，针对裂缝分割任务存在的特点对已有的分割模型进行了优化，对实际工程中应用本模型具有指导意义；本发明利用原始UNet作为基础的主干网络进行优化，对其编码器和解码器进行卷积替换，替换的空洞卷积更加有利于特征的提取。对于下采样时图像的分辨率下降有着一定的辅助作用。

公开(公告)号：CN115761233A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211453689.4

申请日：2022-11-21

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 柏勇 ,  谢永华

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种融合CBAM的轻量化UNet裂缝分割方法，包括：对裂缝图像数据集预处理，生成模型训练所需的数据集；以原始的UNet作为主干网络，在此基础上进行优化模型；修改模型当中的编码器以及加入空间注意力和通道注意力进行训练，将预处理的裂缝图像数据集输入到模型，训练出最终的模型权重；利用可分离卷积替换原始UNet编码器的传统卷积，以及在注意力中用小卷积去替换大的卷积，减少了模型的参数量。由于本发明减少参数量的方法并未改变原来的感受野，所以对模型的训练不会产生影响。本发明在原始的分割模型上进行了编码器和网络结构的优化，能够在原来基础之上提高分割效果并且减少模型的参数量，有利于模型在实际工程中的部署工作。