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基于多尺度特征融合和密集连接网络的疏果期黄花梨植株图像分割

来源 :江苏农业学报 | 被引量 : 31次 | 上传用户：judycome7

【摘 要】

：

由于自然环境下果蔬植株的果实、枝干和叶片等目标尺度不一、边缘不规则,因此造成其准确分割较为困难。针对该问题,提出1种多尺度特征融合和密集连接网络(Multi-scale feature fusion and dense connection networks, MDNet)以实现黄花梨疏果期植株图像的准确分割。在研究中借鉴了编码-解码网络,其中编码网络采用DenseNet对多层特征进行复用和融合,

【作 者】

：

魏超宇 韩文 庞程 刘辉军 

【出 处】

：

江苏农业学报

【发表日期】

：

2021年04期

【关键词】

：

黄花梨植株 多尺度特征融合 密集连接网络 图像分割 空洞空间金字塔池化(ASPP) 感受野 

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由于自然环境下果蔬植株的果实、枝干和叶片等目标尺度不一、边缘不规则,因此造成其准确分割较为困难。针对该问题,提出1种多尺度特征融合和密集连接网络(Multi-scale feature fusion and dense connection networks, MDNet)以实现黄花梨疏果期植株图像的准确分割。在研究中借鉴了编码-解码网络,其中编码网络采用DenseNet对多层特征进行复用和融合,以改善信息传递方式;解码网络使用转置卷积进行上采样,结合跳层连接融合浅层细节信息与深层语义信息;在编码、

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