改进BiSeNetV1实时模型的岩屑图像识别

作者：孙杰; 滕奇志; 罗崇兴; 何海波; 何小海^*

来源：计算机系统应用, 2023, 32(10): 45-53.

DOI：10.15888/j.cnki.csa.009245

• 岩屑图像
• 语义分割
• BiSeNetV1网络
• 空间金字塔注意力
• 迭代注意力特征融合
• 深度学习
• 卷积神经网络

在图像分割识别领域,现有的深度学习方法大多使用高精度语义分割方法来实现,存在着网络推理速度慢、计算量大、难以实际应用等问题.借助于表现较好的BiSeNetV1实时网络模型,通过扩展的空间路径卷积结构、空间金字塔注意力机制(SPARM)和简化的注意力特征融合模块(S-iAFF)等改进策略,设计一种用于岩屑图像分割领域的BiSeNet＿SPARM＿S-iAFF实时网络.扩展的空间路径卷积结构可以获取更丰富的岩屑图像空间特征,上下文路径使用优化的空间金字塔注意力机制(SPARM)进一步细化高层语义特征提取,在特征融合阶段使用简化注意力特征融合(S-iAFF)加强低层空间与高层语义特征的融合程度.实验结果表明, BiSeNet＿SPARM＿S-iAFF网络在RockCuttings＿Oil岩屑数据集上的平均交并比(mIoU)为64.91%,相较于BiSeNetV1网络提高了2.68%;另外改进后的网络在精度上接近大部分高精度语义分割方法,同时参数量大幅度减少、推理速度有着明显的提升.

• 单位
  成都西图科技有限公司; 四川大学