基于Mask R-CNN的槟榔片分割算法研究

摘要

针对槟榔片加工过程中自动化程度低,提出一种基于Mask R-CNN的槟榔片自动分级算法:采用改进高分辨率网络作为主干网络提取槟榔片表面信息,减少多次卷积过程中信息损失,提高轮廓分割准确度;采用改进卷积块注意力模型加强内轮廓中有效信息提取,抑制无效信息,提高有核无核籽判断准确率;同时采用深度可分离卷积减少高分辨率主干网络带来的参数量、计算复杂度增加问题。实验结果表明改进后网络相比未改进前分割精度提高2.5%,同时有核无核籽判断准确率提高5.93%,总浮点计算量降低64.9%。