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基于改进Mobile-UNet的轻量级瞳孔分割算法设计
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作者 胡乔伟 谭洪 +2 位作者 刘新娟 胡南 方二喜 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第1期99-108,共10页
偏心摄影视力筛查设备是屈光状态快速检测应用的重要手段,瞳孔图像分割是其成像算法的重要内容。针对嵌入式设备计算资源有限和瞳孔分割精度低等问题,提出一种基于改进Mobile-UNet的轻量级瞳孔图像分割算法。算法基于U-Net改进,采用倒... 偏心摄影视力筛查设备是屈光状态快速检测应用的重要手段,瞳孔图像分割是其成像算法的重要内容。针对嵌入式设备计算资源有限和瞳孔分割精度低等问题,提出一种基于改进Mobile-UNet的轻量级瞳孔图像分割算法。算法基于U-Net改进,采用倒残差线性瓶颈模块初步轻量化。通过分组卷积降低参数,利用通道混洗打开组间通道,并引入自适应参数融合并行注意力机制提升分割性能。此外优化损失函数增强对边界的注意。实验结果表明,与MobilenetV2相比模型参数量减少90%,浮点运算次数增加19%,但分割性能显著提升;与U-Net相比模型复杂度大幅降低且分割性能提升。相比其他算法该模型的复杂度和分割性能均表现出优势,实现轻量且高效的分割。 展开更多
关键词 瞳孔图像 嵌入式设备 轻量级网络 深度学习 图像分割
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