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鱼体语义分割是实现鱼体三维建模和语义点云、计算鱼体生长信息的基础。为了提高复杂环境下鱼体语义分割精度,该研究提出了SA-Mask R-CNN模型,即融合SimAM注意力机制的Mask R-CNN。在残差网络的每一层引入注意力机制,利用能量函数为每一个神经元分配三维权重,以加强对鱼体关键特征的提取;使用二次迁移学习方法对模型进行训练,即首先利用COCO数据集预训练模型在Open Images DatasetV6鱼类图像数据集完成第一次迁移学习,然后在自建数据集上完成第二次迁移学习,利用具有相似特征空间的2个数据集进行迁移学习,在一定程度上缓解了图像质量不佳的情况下鱼体语义分割精度不高的问题。在具有真实养殖环境特点的自建数据集上进行性能测试,结果表明,SA-Mask R-CNN网络结合二次迁移学习方法的交并比达93.82%,综合评价指标达96.04%,分割效果优于SegNet和U-Net++,较引入SENet和CBAM注意力模块的Mask R-CNN交并比分别提升了1.79个百分点和0.33个百分点,综合评价指标分别提升了2.03个百分点和0.38个百分点,模型参数量分别减小了4.7和5MB。研究结果可为鱼体点云计算提供参考。 相似文献
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郭奕 《郑州牧业工程高等专科学校学报》2002,22(2):118-120
1 一起重大伤亡事故引发的反思据《法制日报》2 0 0 0年 12月 3日报道 :2 0 0 0年12月 1日广东东莞市厚街镇赤岭村发生了一起令人震惊的塌楼事故 ,造成 8入死亡 ,2 8人受伤的惨剧。据悉 ,这起塌楼事件是由于业主擅自在一栋存在了 7年之久的非法建筑上加盖两层而引起的。同时 , 相似文献
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