基于改进U-Net的车间场景分割

doi:10.16103/j.cnki.21-1583/n.2024.03.005

沈阳大学学报（自然科学版） ›› 2024, Vol. 36 ›› Issue (03) : 221-229. DOI: 10.16103/j.cnki.21-1583/n.2024.03.005

基于改进U-Net的车间场景分割

高强, 何至诚, 韩晓微

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摘要

为了更好地对车间环境进行把控，同时针对车间目标像素级分割任务样本少、类别多、尺度变化大导致的语义分割精度低的问题，设计了一种改进的U-Net车间场景分割模型。改进的模型采用Rep-VGG轻量级主干网络，并在U-Net上采样阶段引入金字塔拆分注意力机制，以增加模型的特征表达能力及推理速度。模型训练则采用Dice-Cross Entropy组合损失函数以解决样本不均衡导致的难以训练的问题。实验数据表明该模型在自建的小样本车间数据集上可达到快速、轻量化及高精度的分割效果。