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申请/专利权人：内蒙古工业大学

摘要：本发明涉及图像分割技术领域，具体涉及一种基于ResCo‑UNet的荞麦籽粒图像分割方法，包括以下步骤：基于传统U‑Net进行改进，构建ResCo‑UNet模型；使用工业相机拍摄采集荞麦籽粒图像，使用改进的卷积生成对抗网络进行数据增广；使用数据标注工具进行图像标注，形成数据集，所述数据集包括训练集、测试集以及验证集；使用训练集训练ResCo‑UNet模型，保留最优模型权重文件；将测试集输入ResCo‑UNet模型，载入最优模型权重文件；使用验证集对ResCo‑UNet模型进行验证有效性。本发明，在传统的U‑Net基础上对编码器和解码器进行了改进，提出在编码器中加入并行的CA2注意力机制，有效地对荞麦籽粒的特征进行提取，在解码器中使用ConvNeXtBlock进一步提炼提取的语义特征，使用TensorRT引擎对推流流程进行加速。

主权项：1.一种基于ResCo-UNet的荞麦籽粒图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于传统U-Net进行改进，构建ResCo-UNet模型，所述传统U-Net包括编码器、解码器，所述编码器采用ResNet18分割网络，且ResNet18编码器中添加有并行的注意力机制CA2和可学习的权重参数，所述解码器添加有ConvNeXtBlock以提炼特征，同时保留U-Net中的跳跃连接，所述ResNet18用于分割网络，具体包括：使用7×7、步长为2的卷积层作为初始层，进行初步的特征提取；通过BN层和ReLU激活函数，使用3×3、步长为2的最大池化层缩小特征的空间尺寸，增大感受野；通过初始层后的特征图进入ResNet18的四层残差结构，每层残差结构包括两个卷积模块，残差结构设为输入输出映射关系为：fx,ω＝Fx-Wx其中，x表示输入，Fx表示此阶段的输出，fx,w表示残差，把网络的恒等映射函数训练转换为残差函数fx,ω的训练，通过所有的残差块后，使用全局平均池化层对特征图进行处理，将高和宽都缩减到1，最后通过全连接层输出分类结果；所述并行的注意力机制CA2添加于ResNet18的卷积层，所述并行的注意力机制CA2由CBAM中的通道注意力与坐标注意力并行组合，且CBAM中的通道注意力与坐标注意力均赋予可学习的权重参数，并对通道注意力中多层感知机进行先升维再降维，坐标注意力还包括空间坐标信息，以增强移动网络中的特征表示能力；S2：使用工业相机拍摄采集荞麦籽粒图像，S3：使用改进的卷积生成对抗网络进行数据增广，生成同类图像，所述改进的卷积生成对抗网络进行数据增广包括：增加卷积生成对抗网络的模型深度；引入谱归一化技术控制判别器的Lipschitz常数，避免训练过程中出现模式崩溃和不稳定更新；S4：使用数据标注工具进行图像标注，形成数据集，所述数据集包括训练集、测试集以及验证集；S5：使用训练集训练ResCo-UNet模型，保留最优模型权重文件，并自动载入测试集测试；S6：使用验证集对ResCo-UNet模型进行验证有效性，验证完毕后，将ResCo-UNet模型应用于图像分割。

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百度查询： 内蒙古工业大学 一种基于ResCo-UNet的荞麦籽粒图像分割方法