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摘要
针对传统图像处理算法在贝类海产品图像分割中精度和泛化性较低的问题，提出了一种基于卷积神经网络的编/解码模式的贝类海产品分割方法。为了获取图像的多尺度语义信息，网络的编码模块采用并联双分支网络结构，在保存图像空间细节的同时增强深层语义特征表示能力。使用通道分离混洗模块和深度卷积作为基础模块，提高算法运行速度；分割解码模块融合多尺度特征，充分提取上下文多尺度信息。通过对分选现场采集的900张图像进行测试，以mIoU、F1分数和FPS作为主要评判标准，分别达到了96.693%、99.872%和108FPS，实验结果表明，该方法能够快速地获得目标的分割区域和类别，并且具有较高的分割精度。
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