提高基于計(jì)算機(jī)視覺的自動(dòng)報(bào)靶系統(tǒng)對靶場環(huán)境的適應(yīng)性,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的胸環(huán)靶圖分割方法。利用金字塔場景解析網(wǎng)絡(luò),創(chuàng)建胸環(huán)靶圖數(shù)據(jù)集,設(shè)置訓(xùn)練參數(shù),完成胸環(huán)靶圖分割模型的訓(xùn)練。訓(xùn)練好帶有全局上下文像素級(jí)特征先驗(yàn)的模型,實(shí)現(xiàn)靶場視頻圖像中胸環(huán)靶的準(zhǔn)確分割。實(shí)驗(yàn)證明,該方法精確實(shí)現(xiàn)靶場視頻圖像中胸環(huán)靶的像素級(jí)分割,m Acc指標(biāo)平均達(dá)到98. 76%,m Io U指標(biāo)平均達(dá)到97. 84%,有效提高了自動(dòng)報(bào)靶系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性。

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【文章目錄】：
1 靶場環(huán)境
2 基于PSPNet的胸環(huán)靶圖分割方法
    2.1 PSPNet網(wǎng)絡(luò)
    2.2 數(shù)據(jù)集
    2.3 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    2.4 模型訓(xùn)練
3 驗(yàn)證與分析
    3.1 傳統(tǒng)胸環(huán)靶圖分割方法
    3.2 基于深度學(xué)習(xí)的胸環(huán)靶圖分割方法
4 結(jié)論



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