基于DeepLab v3+的葡萄叶片分割算法

摘要

为解决自然光照环境下复杂背景葡萄叶片图像的自动分割问题,使用一种DeepLab v3+语义分割算法,完成对葡萄叶片分割。该算法采用ResNet 101作为主干网络进行特征抽取;采用空洞卷积和编码模块进行多尺度特征融合,将ResNet的中间信息和编码模块的特征组合作为解码输入;采用上采样的方式进行尺度还原,得到语义分割结果。采用Cityscapes的预训练模型,将300张不同环境下、不同类型的葡萄叶片照片作为训练集,以数据增强的方式进行数据扩容,提高模型的鲁棒性和泛化能力。试验结果证明:本方法有较好的分割效果,在数据增强的方式下精确度(ACC)平均值为98.6%,较全卷积神经网络提高7.3%。对不同类型葡萄叶片分割精确度(ACC)值均高于97%,最高可达98.8%,平均交并比(mIOU)值均高于94%,最高可达97.1%。本算法能够较精准地分割自然光照条件下的葡萄叶片图像,可为后续的病害检测和病斑提取提供参考。